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Enregistrement W4391527198 · doi:10.1088/1361-6528/ad263a

Long indium-rich InGaAs nanowires by SAG-HVPE

2024· article· en· W4391527198 sur OpenAlexafffund
Emmanuel Chereau, Gabin Grégoire, Geoffrey Avit, T. Taliercio, Philipp Staudinger, Heinz Schmid, Catherine Bougerol, Agnès Trassoudaine, Evelyne Gil, Ray LaPierre, Yamina André

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanowire Synthesis and Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeRégion Auvergne-Rhône-AlpesAgence Nationale de la RechercheCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean Commission
Mots-clésMaterials scienceWurtzite crystal structureNanowireIndiumTransmission electron microscopyPhotoluminescenceEpitaxyStackingFacetingOptoelectronicsSpectroscopyNanotechnologyCrystallographyZincLayer (electronics)Metallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We demonstrate the selective area growth of InGaAs nanowires (NWs) on GaAs (111)B substrates using hydride vapor phase epitaxy (HVPE). A high growth rate of more than 50 μ m h −1 and high aspect ratio NWs were obtained. Composition along the NWs was investigated by energy dispersive x-ray spectroscopy giving an average indium composition of 84%. This is consistent with the composition of 78% estimated from the photoluminescence spectrum of the NWs. Crystal structure analysis of the NWs by transmission electron microscopy indicated random stacking faults related to zinc-blende/wurtzite polytypism. This work demonstrates the ability of HVPE for growing high aspect ratio InGaAs NW arrays.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil0,885

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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