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Enregistrement W4408776524 · doi:10.1063/5.0253677

Effect of substrate orientation on the optical properties of InGaAsN(P) quantum wells

2025· article· en· W4408776524 sur OpenAlexaff
M. Gładysiewicz, Marek S. Wartak

Notice bibliographique

RevueAPL Quantum · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSemiconductor Quantum Structures and Devices
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrientation (vector space)Substrate (aquarium)Quantum wellMaterials scienceOptoelectronicsOpticsPhysicsMathematicsGeometryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the effect of substrate orientation on the optical properties of InGaAsN(P) quantum wells using an eight-band k · p Hamiltonian extended to account for strain effects in arbitrary orientations. Numerical simulations were performed for key substrate orientations, including (001), (110), (111), and (112), with particular focus on the impact of strain-induced piezoelectric fields on band alignment and wavefunction localization. The results reveal substantial differences in the band structure, wavefunctions, absorption coefficients, and material gain across the studied orientations. The (111) orientation exhibits the strongest piezoelectric fields, leading to enhanced confinement and the formation of additional bound states in the conduction band. Band structure analysis indicates significant strain-induced variations in the bandgap and energy levels, particularly in non-(001) orientations. In addition, the absorption coefficient strongly depends on the substrate orientation. The (111) and (001) orientations exhibit the highest absorption coefficient values, making them strong candidates for solar cell applications. Other orientations may be more suitable for laser applications due to their high material gain values.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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