Native Defects of the Ultranarrow-Bandgap Semiconductor γ-SnSe and Their Effect on Its Electronic, Optical, and Thermoelectric Properties
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».