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Enregistrement W1970156869 · doi:10.1116/1.1428277

Inductively coupled plasma etching of InP using CH4/H2 and CH4/H2/N2

2002· article· en· W1970156869 sur OpenAlexafffund
Hsin‐Yi Chen, Harry E. Ruda

Notice bibliographique

RevueJournal of Vacuum Science & Technology B Microelectronics and Nanometer Structures Processing Measurement and Phenomena · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor materials and devices
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEtching (microfabrication)X-ray photoelectron spectroscopyInductively coupled plasmaAnalytical Chemistry (journal)PlasmaSurface roughnessChemistryHydrogenReactive-ion etchingMaterials scienceLayer (electronics)NanotechnologyChemical engineeringComposite materialEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inductively coupled plasma etching of InP in CH4/H2 and CH4/H2/N2 gas mixtures was studied to understand the etching mechanisms and the influence of etching gas composition on etching rate, etching profile, and surface morphology. CH4/H2 plasmas generally had higher etching rates than CH4/H2/N2 plasmas. Deterioration of InP surfaces, following etching, reflected the preferential loss of P over In due to the diffusivity and reactivity of H being higher than CH3 on InP surfaces, and also since PH3 is more volatile than In(CH3)3. In extreme circumstances, this can lead to the formation of In-rich droplets on the surface, with associated surface roughening. This was supported by the opposing trends of surface roughness (measured using atomic force microscopy) and P/In ratio (from x-ray photoelectron spectroscopy) as a function of the CH4 gas concentration for CH4/H2 gas mixtures. The addition of N2 to the CH4/H2 plasmas improved the surface morphology as N radicals reduced the rate of P removal by reacting with H radicals. However, an inevitable increase in the N+ and N2+ concentrations led to erosion of the SiO2 masks and caused sloping sidewalls.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations10
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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