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Enregistrement W4412948961 · doi:10.1002/lpor.202500791

Metal‐Insulator‐Semiconductor Structure‐Based InGaN/GaN Micro‐Light‐Emitting Devices with Superior External Quantum Efficiency

2025· article· en· W4412948961 sur OpenAlexafffund
Jian Yin, Reza Chaji, Ding Li, Zhong Lin Wang, Md. Soyaeb Hasan, Dayan Ban

Notice bibliographique

RevueLaser & Photonics Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of WaterlooOntario Centres of Excellence
Mots-clésOptoelectronicsMaterials scienceSemiconductorLight-emitting diodeInsulator (electricity)Wide-bandgap semiconductorGallium nitrideMetalQuantumNanotechnologyPhysicsMetallurgyLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this article, InGaN/GaN micro‐light‐emitting diodes (micro‐LEDs) with innovative device structures are fabricated to suppress surface nonradiative recombination and improve device efficiency. A metal‐insulator‐semiconductor (MIS) sidewall structure enables the application of sidewall bias to adjust the surface recombination of micro‐LEDs. MIS micro‐LEDs with various mesa dimensions are fabricated and characterized. Current density‐voltage ( J‐V) measurements show the increase in surface defects‐assisted tunneling current is attributed to a positive sidewall bias lowering the energy difference between the surface defect states and electron energy states, thereby decreasing the surface recombination and enhancing the external quantum efficiency (EQE) of the device. The increase or decrease in measured device EQE is approximately proportional to the magnitude of the positive or negative sidewall bias, which is well‐explained by the analytical model. The EQE of the MIS micro‐LED with a mesa dimension of 8 µm can be enhanced from 20.0% to 30.7% at a low injection current density (0.625 A cm −2 ) by applying a +20 V sidewall bias, which is comparable to the performance of state‐of‐the‐art organic‐LEDs (OLEDs). More importantly, the maximum EQE of the 8 µm MIS micro‐LED is measured to be ≈53.9% at 23.3 A cm −2 , which is the highest reported EQE to the best of the knowledge.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,251 · 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'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'admission2
Résumé présentoui

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