Notice bibliographique
Résumé
The blistering of Si wafers with (100), (110), and (111) orientations, induced by implantation of low energy (5–8 keV) H and/or He ions, was studied. Our earlier work had used either pure H implants at high dose (5×1016 cm−2) or low dose coimplantation (1×1016 H cm−2+1×1016 He cm−2). Here we study pure He implantation, and coimplantation with variable He/H dose ratio, in order to understand the roles of H and He, in the hope of improving the blistering efficiency (as used, e.g., in the Smart-cut® process). After room temperature implantation, the samples were vacuum annealed in three steps at 500, 550, and 600 °C. At each step, the development of blistering and exfoliation was quantified by scanning electron microscopy (“exfoliation” is here used to mean blister explosion). We found that the thermal budget required for blistering is higher than for comparable doses of high energy (>30 keV) ions. On the Si(110) surface, H blistering is very weak, He blistering is the strongest, but exfoliation absent. On Si(111), H blistering is the strongest, He the weakest, but exfoliation a maximum. Si(100) shows intermediate behavior. Weak H blistering correlates with premature H2 desorption. H+He coimplantation efficiently increases the degree of blistering and, to some extent, exfoliation.
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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 ».