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Enregistrement W7080181420 · doi:10.20381/ruor-31369

Fabrication of Gold Hyperdoped Silicon Photodetectors

2025· dissertation· en· W7080181420 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Ottawa - Library · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrofabricationPhotodetectorSiliconFabricationIon implantationAbsorption (acoustics)Hybrid silicon laser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Short wave infrared light has multiple applications across the fields of imaging, telecommunications, and defense. Photodetectors for use in this spectrum usually require expensive and rare materials such as InGaAs, Ge, or HgCdTe. By hyperdoping silicon with gold, the optical absorption cutoff wavelength can be extended from 1100 to 2500 nm, allowing silicon to replace these materials, leveraging the robustness, maturity, and know-how of the silicon microfabrication industry. This effect arises due the introduction of an intermediate band within silicon’s 1.12 eV bandgap. However, gold hyperdoped silicon is metastable, which must be considered to avoid gold segregation. A process flow for creating silicon-based short wave infrared photodetectors was designed and executed. Three device layouts were designed, named the Teeth, Corner, and Busbar design. The process flow was designed for industrial compatibility, avoiding the use of electron beam lithography and ion implantation of transition metals. Microfabrication work was done at the University of Ottawa’s NanoFab, except for ion implantation done commercially and pulsed laser mixing work done at Benet Laboratories in Watervliet, New York. External quantum efficiency and I-V measurements under 1310 nm laser illumination were performed on fabricated devices.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil0,679

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,171 · 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
GenreAutre

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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