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Enregistrement W7113903343 · doi:10.1021/acsaem.5c01726

Native Defects of the Ultranarrow-Bandgap Semiconductor γ-SnSe and Their Effect on Its Electronic, Optical, and Thermoelectric Properties

2025· article· en· W7113903343 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueACS Applied Energy Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueChalcogenide Semiconductor Thin Films
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermoelectric effectBand gapSemiconductorSeebeck coefficientThermoelectric materialsAbsorption (acoustics)Doping

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SnSe is attractive due to its excellent thermoelectric properties and the scarcity of tellurium. Very recently, γ-SnSe, with an ultranarrow bandgap, was discovered at the nanoscale. It exhibits promising optical properties, including a wide absorption range from IR to UV, suggesting its potential to capture a significant portion of the solar spectrum as an active absorber layer. Here, we explore its electronic properties for optoelectronic and thermoelectric applications. Specifically, we investigate the native defects in γ-SnSe and their effects on its electronic, optical, and thermoelectric properties. Similar to its α-SnSe counterpart, the cation and anion vacancies were found to be the energetically most stable intrinsic defects in γ-SnSe under Se-rich and Sn-rich conditions, respectively. We found that overall defects have a minimal effect on the bandgap and the optical properties, but influence their anisotropy. Additionally, we investigated the thermoelectric properties of γ-SnSe and found the power factor to be comparable to that of its α- Pnma counterpart.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,824

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 ouverte0,0000,000
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 GPT0,186
Écart entre enseignants0,178 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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