Defect characterization of CdTe thin films using a slow positron beam
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cadmium Telluride (CdTe) is the most well established II–VI compound largely due to its use as a photonic material. Existing applications, as well as those under consideration, are demanding increasingly stringent control of the material properties. The deposition of high quality thin films is of the utmost importance to such applications. In this regard, we present a report detailing the role of lattice mismatch in determining the film quality. Thin films were deposited on a wide variety of substrate materials using the pulsed laser deposition technique. Common to all substrates was the strong tendency towards the preferential alignment of CdTe's (111) planes parallel to the substrate's surface. X‐ray diffraction analysis, however, revealed that the crystalline quality varied dramatically depending upon the substrate used with the best results yielding a single crystal film. This tendency also manifested itself in the surface morphology with higher structural perfection yielding smoother surfaces. Slow positron beam techniques revealed a strong correlation between the defect concentration and the degree of structural perfection. Simulations of the data using the POSTRAP 5 program were used to calculate the defect concentration in relative (atom‐1) and absolute units and to determine the diffusion lengths of the positrons in the film. All of these characterization techniques point towards lattice mismatch as being the dominant mechanism in determining the quality of CdTe films. (© 2007 WILEY‐VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».