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Enregistrement W1859715300 · doi:10.1139/cjp-2013-0555

Influence of hydrogen concentration on void-related microstructure in low hydrogen amorphous and crystalline silicon materials

2013· article· en· W1859715300 sur OpenAlexvenueno aff
W. Beyer, U. Breuer, R. Carius, W. Hilgers, D. Lennartz, Florian Maier, N. H. Nickel, F. Pennartz, P. Prunici, U. Zastrow

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThin-Film Transistor Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmorphous solidHydrogenMicrostructureAnnealing (glass)Amorphous siliconMaterials scienceCrystalline siliconHeliumSiliconAnalytical Chemistry (journal)Void (composites)CrystallographyAtomic physicsComposite materialChemistryMetallurgyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of implanted hydrogen (up to a concentration level of 3 at. %) on the microstructure of silicon (Si) materials is investigated by Fourier transform infrared spectroscopy as well as by effusion of hydrogen and of (low dose) implanted helium. Three materials of low original hydrogen concentration, crystalline Si, electron beam evaporated amorphous Si, and plasma-deposited hydrogenated amorphous Si (using high deposition temperature) were investigated. Significant differences between crystalline and amorphous materials were observed. In crystalline Si, implanted hydrogen is found to generate multivacancies that trap diffusing helium while this is not the case in amorphous Si. Accordingly, cavities where hydrogen is located in amorphous Si must be smaller than divacancies. Those cavities in amorphous Si, present from the growth process, that trap helium tend to disappear when the implanted hydrogen concentration increases. Annealing of the materials up to temperatures of 575 °C was also studied. No significant change in the density of voids (trapping helium) occur but in case of crystalline Si the bonding sites of hydrogen as well as the diffusion paths of helium change.

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 enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,516

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,160 · 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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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