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Enregistrement W1963900507 · doi:10.1117/12.432536

<title>Laser polishing of GaN</title>

2001· article· en· W1963900507 sur OpenAlexaff
Jan J. Dubowski, S. Moisa, B. Komorowski, Haipeng Tang, James B. Webb

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Material Processing Techniques
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemical-mechanical planarizationMaterials scienceSapphireExcimer laserLaserHillockIrradiationSurface roughnessGallium nitrideLaser ablationOptoelectronicsPolishingSubstrate (aquarium)Surface finishAnalytical Chemistry (journal)OpticsLayer (electronics)NanotechnologyComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ablative decomposition of GaN films induced with a XeCl excimer laser ((lambda) equals 308 nm) was investigated for a potentially low-damage surface planarization process. Samples, 2-micrometers -thick, were grown on (0001) sapphire by ammonia molecular beam epitaxy. They had a characteristic micro-hillock type surface morphology with a roughness, averaged over 5 x 5 micrometers <SUP>2</SUP> area, typically, of 13 nm. Following the laser irradiation, this roughness could be reduced to 3.6 nm. The results indicate that the ablation process follows the Lambert-Beer's law, with an absorption coefficient of 3 x 10<SUP>5</SUP> cm<SUP>-1</SUP>. The experiment was carried out with relatively short pulses ((tau) equals 10 ns), which appear to be responsible for the observed onset of the laser-induced decomposition of GaN and surface planarization at significantly smaller laser fluences than reported in the literature. The ability to carry out decomposition of GaN with low laser fluences is of practical importance for achieving a low-damage GaN planarization process and/or intentional delaminating of this material from the sapphire substrate by the back side irradiation technique.

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 enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,764

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations4
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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