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Enregistrement W2017309911 · doi:10.1063/1.2409566

Monte Carlo modeling of the dc saddle field plasma: Discharge characteristics of N2 and SiH4

2007· article· en· W2017309911 sur OpenAlexafffund
Johnson Wong, Nazir P. Kherani, S. Źükotyński

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasma Diagnostics and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAnodeCathodePlasmaDissociation (chemistry)Electric fieldGlow dischargeMonte Carlo methodDiodeChemistryIonizationDirect currentMaterials scienceAnalytical Chemistry (journal)Atomic physicsOptoelectronicsElectrodeIonElectrical engineeringVoltagePhysicsPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enhancements in rates of ionization, dissociation, and current in the dc saddle field (DCSF) glow discharge are studied using the direct Monte Carlo method (DMCM). The DCSF consists of a planar semitransparent anode positioned between two planar cathodes, producing a symmetric electric field that serves to lengthen the path of electrons. Simulations of current versus anode transparency of a N2 discharge agree very well with experimental results reported previously. Numerical results of the DCSF SiH4 discharge are also presented. At typical operating conditions (600V, 5cm cathode-anode spacing, anode transparency of 0.8), DMCM predicts a significant increase in the dissociation rate at pressures below 100mTorr in comparison to the dc diode. In consideration of its use for plasma enhanced chemical vapor deposition, the efficiency with which the DCSF operates at low pressures makes it attractive for the production of thin films whose qualities are sensitive to gas phase reactions.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,191 · 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'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

Citations7
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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