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Enregistrement W4416010140 · doi:10.1063/5.0288735

Abnormal length-dependent thermal transport in silicon nitride nanoribbons by surface phonon polaritons

2025· article· en· W4416010140 sur OpenAlexfundno aff
Sun Da, Jun Zhou, Yunshan Zhao

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal properties of materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Nutrition, Metabolism and DiabetesGovernment of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésThermal conductivityPhononPolaritonMicroelectronicsSilicon nitrideDielectricSiliconWide-bandgap semiconductor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surface phonon polaritons (SPhPs) are hybrid excitations arising from the coupling of mid-infrared photons with optical phonons, generating evanescent waves that propagate along the surfaces of polar dielectric materials. Owing to their long wavelengths and extended propagation lengths, SPhPs are particularly promising for enhancing the heat dissipation in micro- and nano-electronic devices. In this study, we fabricated silicon nitride (SiNx) nanoribbons and transferred them onto suspended micro-platforms to systematically investigate their thermal transport property. The thermal conductivity measurements were conducted in a temperature range of 300–480 K for SiNx nanoribbons with varying lengths. A distinct length-dependent enhancement in thermal conductivity is observed, indicative of the quasi-ballistic transport behavior. We attribute this enhancement to the contribution of propagating SPhPs along the surfaces of the polar SiNx nanoribbons. Further quantitative analysis reveals that the SPhP-mediated component constitutes a substantial fraction of the total in-plane thermal conductance for the 70 μm-long nanoribbon at 480 K. Our findings provide direct evidence that SPhPs act as effective heat carriers in low-dimensional polar dielectric systems, providing valuable insights for optimizing the heat dissipation in next-generation microelectronics and silicon photonics.

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 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,900

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,213 · 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.

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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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