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Enregistrement W4412369125 · doi:10.18280/rcma.350307

Optimization and Characterization of MgO/Porous Silicon Heterojunction Photodetector

2025· article· fr· W4412369125 sur OpenAlexvenueno aff
Ghazwan Ghazi Ali, Mohammed Ibrahim Ismael, Taghreed Mahmood Younus

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicon Nanostructures and Photoluminescence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Mosul
Mots-clésPhotodetectorHeterojunctionMaterials sciencePorous siliconCharacterization (materials science)OptoelectronicsSiliconPorosityNanotechnologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work develops the performance of porous silicon photodetector.Magnesium oxide (MgO) nanostructure was deposited on porous silicon substrates by chemical spray method at concentration 0.1M.We have investigated the influence of etching time on the structural, morphological optical and electrical properties.XRD study exhibited that the fresh porous silicon and MgO/PSi samples were polycrystalline in nature of cubic structure (fcc).Porous silicon has inhomogeneous arrangement of the pores with some voids separated between walls on the surface.The nucleation growth of MgO thin film increased and completely covering within the pores.the Raman peaks of the MgO/PSi were shifted to the red position with increasing etching time.I-V characteristics of the MgO/PSi exhibit Schottky diode behavior of all samples.Apart of this, the photodetectors values of all samples raise slighty with etching time.Additionally, The optimum value of quantum efficiency for MgO/PSi were found to be 59% and 32% at wavelength 300-400nm and drops values to 8% and 6%, at the near infrared range respectively.The efficiency of MgO/PSi improved with increasing etching time.The performance of the prepared films depends on fabrication conditions.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 savante0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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