Hidden defects in silicon nanowires
Notice bibliographique
Résumé
Recent publications have reported the presence of hexagonal phases in Si nanowires. Most of these reports were based on 'odd' diffraction patterns and HRTEM images—'odd' means that these images and diffraction patterns could not be obtained on perfect silicon crystals in the classical diamond cubic structure. We analyze the origin of these 'odd' patterns and images by studying the case of various Si nanowires grown using either Ni or Au as catalysts in combination with P or Al doping. Two models could explain the experimental results: (i) the presence of a hexagonal phase or (ii) the presence of defects that we call 'hidden' defects because they cannot be directly observed in most images. We show that in many cases one direction of observation is not sufficient to distinguish between the two models. Several directions of observations have to be used. Secondly, conventional TEM images, i.e. bright-field two-beam and dark-field images, are of great value in the identification of 'hidden' defects. In addition, slices of nanowires perpendicular to the growth axis can be very useful. In the studied nanowires no hexagonal phase with long range order is found and the 'odd' images and diffraction patterns are mostly due to planar defects causing superposition of different crystal grains. Finally, we show that in Raman experiments the defect-rich NWs can give rise to a Raman peak shifted to 504–511 cm⁻¹ with respect to the Si bulk peak at 520 cm⁻¹, indicating that Raman cannot be used to identify a hexagonal phase.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».