MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2003288341 · doi:10.1088/0957-4484/25/17/175301

Nanofabrication of high aspect ratio structures using an evaporated resist containing metal

2014· article· en· W2003288341 sur OpenAlexaff
Celal Con, Jian Zhang, Bo Cui

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Photolithography Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesOxford Cancer Imaging CentreEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésResistMaterials scienceNanolithographyPolystyreneEtching (microfabrication)SiliconSubstrate (aquarium)Raman spectroscopyEvaporationNanotechnologyDry etchingReactive-ion etchingLayer (electronics)OptoelectronicsComposite materialFabricationOpticsPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organic electron beam resists are typically not resistant to the plasma etching employed to transfer the pattern into the underlying layer. Here, the authors present the incorporation of a metal hard mask material into negative resist polystyrene by co-evaporation of the polystyrene and the metal onto a substrate. With a volume ratio of 1:15 between Cr and polystyrene, this nanocomposite resist showed an etching selectivity to silicon one order higher than pure polystyrene resist. Silicon structures of 100 nm width and 3.5 μm height (aspect ratio 1:35) were obtained using a non-switching deep silicon etching recipe with SF6 and C4F8 gas. Moreover, unlike the common spin coating method, evaporated nanocomposite resist can be coated onto irregular and non-flat surfaces such as optical fibers and AFM cantilevers. As a proof of concept, we fabricated high aspect ratio structures on top of an AFM cantilever. Nanofabrication on non-flat surfaces may find applications in the fields of (AFM) tip enhanced Raman spectroscopy for chemical analysis and lab-on-fiber technology.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations25
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNanotechnologyMême sujetAdvancements in Photolithography TechniquesTravaux en français237 207