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Enregistrement W2007387568 · doi:10.1063/1.2937188

The influence of surface roughness on electrical conductance of thin Cu films: An <i>ab initio</i> study

2008· article· en· W2007387568 sur OpenAlexaff
Vladimir Timoshevskii, Youqi Ke, Hong Guo, Daniel Gall

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCopper Interconnects and Reliability
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSemiconductor Research Corporation
Mots-clésConductanceMonolayerSurface roughnessMaterials scienceElectrical resistivity and conductivityThin filmAb initio quantum chemistry methodsIsotropyAb initioSurface finishCondensed matter physicsAtomic unitsFermi levelElectrical resistance and conductanceChemistryNanotechnologyComposite materialOpticsElectronMoleculePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

First-principles calculations show that atomic-scale surface roughness dramatically affects the electrical conductivity of thin films. Atomic clusters, 1–3 atoms high, deposited on the flat Cu(001) surface of an 11 monolayer thick film lead to a 30−40% reduction of its conductance. This is attributed to the destruction of isotropic Fermi surface sheets. We provide a simple parametrized formula, correlating the size of the surface added structures to the film conductance, and also demonstrate that Ta and Al surface monolayers on rough Cu surfaces cause a conductance decrease and increase, respectively.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations148
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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