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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 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)0,001
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,847

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,026
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 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

Citations10
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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