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Enregistrement W4393634080 · doi:10.5281/zenodo.7314278

Dataset of photoemission valence-band mapping and band reconstruction of 2H-WSe2

2022· dataset· en· W4393634080 sur OpenAlexaboutno aff
R. Patrick Xian, Vincent Stimper, Marios Zacharias, Maciej Dendzik, Shuo Dong, Samuel Beaulieu, Bernhard Schölkopf, Martin Wolf, Laurenz Rettig, Christian Carbogno, Stefan Bauer, Ralph Ernstorfer

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueChalcogenide Semiconductor Thin Films
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValence bandAngle-resolved photoemission spectroscopySemimetalInverse photoemission spectroscopyBand gapMaterials scienceAtomic physicsPhysicsCrystallographyCondensed matter physicsOptoelectronicsElectronic structureChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photoemission band mapping, band structure calculation, and reconstructed band dispersion of layered semiconductor 2<em>H</em>-WSe<sub>2</sub>, a type of 2D transition metal dichalcogenide. <strong>Provenance</strong>: The experimental data were measured using the SPECS METIS 1000 3D detector with extreme UV pulses centered at 21.7 eV as the photoemission light source. The samples were commercially purchased and directly used in the experiment. The calculated data were converted and preprocessed from an existing record (http://dx.doi.org/10.17172/NOMAD/2020.03.28-1), which contains the band structure of 2<em>H</em>-WSe<sub>2</sub> calculated using density functional theory (DFT) at the level of LDA, PBE, PBEsol, and HSE06 exchange-correlation functionals using FHI-aims (version 171221_1). <strong>Content</strong>: The data contain binned and preprocessed photoemission data; Preprocessed DFT calculations used for initializing the band reconstruction; Postprocessed band reconstruction data (including 14 identifiable valence bands). <strong>Usage</strong>: The dataset may be used for reproducing the results in (https://arxiv.org/abs/2005.10210), computational benchmarks or separately for other materials science applications. For reconstruction, see the source code and examples on GitHub (https://github.com/mpes-kit/fuller).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0690,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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