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Enregistrement W1656747036 · doi:10.1063/1.373754

Trapping and detrapping of electrons photoinjected from silicon to ultrathin SiO2 overlayers. II. In He, Ar, H2, N2, CO, and N2O

2000· article· en· W1656747036 sur OpenAlexafffund
N. Shamir, H. M. van Driel

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpectroscopy and Quantum Chemical Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKillam Trusts
Mots-clésTrappingElectronAtomic physicsSiliconMaterials sciencePenetration depthChemistryOptoelectronicsPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photon-induced gas-assisted charging (PIGAC) of 1.5 nm thick SiO2 overlayers by photoemission from the Si substrate is demonstrated to be a universal feature for all gases. In our case (multi)photoemission is induced by high-intensity 800 nm, 150 fs pulses in samples at 295 K. O2 is more effective than other gases, probably due to the accumulation of surface charge following the formation of O2− on the surface. For the other gases, the efficiency decreases with increasing molecular (or atomic) size, pointing to a mechanism that is dependent on the proximity of the gas molecules to charge traps. Combined measurements of photoemission current and the contact-potential-difference detected charge spillover from the irradiated spot to the rest of the surface. Transfer of PIGAC electrons to long-lifetime charge traps was also detected for all gases. Its efficiency is the highest for He, probably due to the larger effective surface (and thus larger PIGAC) created by He penetration into the oxide layer. Detrapping of trapped electrons also occurs with PIGAC, and is particularly effective for CO and H2. Its mechanism and gas specificity are not understood as yet, but the strong increase of detrapping with decreasing temperature suggests a dependence on longer proximity of the gas molecules to the traps due to an increased surface residence time.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 GPT0,238
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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