Notice bibliographique
Résumé
Introduction This chapter outlines the principles, advantages and limitations of the methods in use for the characterization of extended defects and should enable the reader to appreciate the experimental results presented. For additional accounts see Brundle et al . 1992, Yacobi et al . 1994, Schroder 1998, and Runyan and Shaffner 1998. Characterization methods can be classified as (i) either surface or bulk techniques, as (ii) either destructive or non-destructive methods, and as (iii) either requiring the application of contacts or not. We have excluded the free surface from consideration on the grounds that, like point defects, its study constitutes a large specialized field already covered by many publications. We therefore also omit surface microscopy and analysis techniques here. Generally, non-destructive techniques are preferred as are contactless ones. However, in practice neither is a very important factor as generally one or a few specimens can be sacrificed for destructive examination and contacts can usually be applied. Characterization techniques are essential for failure analysis and quality control of semiconductor materials and devices. Often failure modes are associated with manufacturing process-induced defects or with defect-dependent device degradation in service. Electrical measurements for the analysis of a wide range of semiconductor transport properties such as, for example, resistivity (conductivity) , Hall effect and capacitance-voltage measurements are made on whole bulk specimens and devices. The net influence on these properties of all the defects present then appears in the results.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».