Mass Inversion at the Lifshitz Transition in Monolayer Graphene by Diffusive, High-Density, On-Chip Doping
Notice bibliographique
Résumé
Experimental setups for charge transport measurements are typically not compatible with the ultrahigh vacuum conditions for chemical doping, limiting the charge carrier density that can be investigated by transport methods. Field-effect methods, including dielectric gating and ionic liquid gating, achieve too low a carrier density to induce electronic phase transitions. To bridge this gap, we developed an integrated flip-chip method to dope graphene by alkali vapor in the diffusive regime, suitable for charge transport measurements at ultrahigh charge carrier density. We introduce a cesium droplet into a sealed cavity filled with inert gas to dope a monolayer graphene sample by the process of cesium atom diffusion, adsorption, and ionization at the graphene surface, with doping beyond an electron density of 4.7 × 10 14 cm –2 monitored by operando Hall measurement. The sealed assembly is stable against oxidation, enabling measurement of charge transport versus temperature and magnetic field. Cyclotron mass inversion is observed via the Hall effect, indicative of the change in Fermi surface geometry associated with the Liftshitz transition at the hyperbolic M point of monolayer graphene. The transparent quartz substrate also functions as an optical window, enabling nonresonant Raman scattering. Our findings show that chemical doping, hitherto restricted to ultrahigh vacuum, can be applied in a diffusive regime at ambient pressure in an inert gas environment and thus enable charge transport studies in standard cryogenic environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».