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Enregistrement W4391951352 · doi:10.36227/techrxiv.170846578.88014136/v1

Compact Modeling of Hysteresis in Organic Thin-Film Transistors

2024· preprint· en· W4391951352 sur OpenAlexaff
A. Romero, J. A. Jiménez-Tejada, Rodrigo Picos, David Lara, J.B. Roldán, M. Jamal Deen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThin-Film Transistor Technologies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHysteresisThin-film transistorMaterials scienceTransistorThin filmOptoelectronicsEngineering physicsCondensed matter physicsNanotechnologyElectrical engineeringPhysicsEngineeringVoltageLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we propose a model that describes the temporal evolution of the threshold voltage and trapped charge density in Thin-Film Transistors (TFTs) under dynamic conditions, paving the way for the characterization of memory transistors. The model is expressed as a first order differential equation for the trapped charge density, which is controlled by a time constant and an independent term proportional to the drain current. The time dependent threshold voltage is introduced in a previously developed compact model for TFTs with special consideration to the contact effects. The combination of both models and the use of an evolutionary parameter extraction procedure allow for reproducing the experimental dynamic behavior of TFTs. The results of the model and the evolutionary procedure have been validated with published experimental data of pentacene-based transistors. The procedure is able to simultaneously reproduce three kinds of experiments with different initialization routines and constraints in each of them: output and transfer characteristics with hysteresis and current transients characteristics.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,201 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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