A comprehensive review of superconductivity in heterostructures and superlattices comprising 2D materials
Notice bibliographique
Résumé
2D materials are materials that only exist in two dimensions, which means that their thickness is only one atom or several atoms. Since the first kind of 2D material was found, which is graphene, much research, not only including the findings of the new kind of 2D materials such as hBN but also including many complicated heterostructures formed by these 2D materials and many amazing properties caused by them, are done recently. This paper will begin with a review of the widely applied ways to produce graphene and the special properties and applications of graphene. Furthermore, the Moiré/Super-Moiré patterns and heterostructure formed by the graphene and hBN, either the hBN-graphene case or the hBN-graphene-hBN case, along with the necessary theoretical and experimental approaches to characterize them, would be reviewed in detail. Finally, the superconductivity found in the heterostructure of 2D materials with twisted angles, specifically the twisted bilayer graphene and trilayer graphene case would be reviewed along with many experimental outcomes. This paper will give a systematic review of some basic experimental and theoretical developments and findings of the heterostructure and superlattice of 2D materials, providing a comprehensive review of the current status and possible directions in the future for people who want to do further research on the superconductivity of the 2D materials’ heterostructure and superlattice.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».