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Enregistrement W2019220759 · doi:10.1063/1.1517739

Common-mode-rejection demodulation lock-in technique for high-resolution characterization of ion implantation in silicon wafers

2003· article· en· W2019220759 sur OpenAlexaff
F. Rábago, Andreas Mandelis

Notice bibliographique

RevueReview of Scientific Instruments · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermography and Photoacoustic Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaferMaterials scienceIon implantationDemodulationIonSiliconOptoelectronicsResolution (logic)Photothermal therapyOpticsNanotechnologyChemistryTelecommunicationsComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we present the use of frequency-scan and lock-in common-mode-rejection demodulation (CMRD) laser photothermal radiometry to the study of B+, P+, and As+, ion implanted silicon wafers, with and without surface-grown oxides. The implantation energy of the wafers was 100 keV in all the wafers and doses ranged between 1×1011–1×1013 ions/cm2. The CMRD technique is a new demodulation method that was tested after a theoretical study and its implementation in hardened Zr–2.5Nb samples. This technique is applied to silicon ion-implantation monitoring and we report a superior signal resolution in dose range where the conventional frequency scans essentially overlapped: B+ implants in the dose range 1×1012–1×1013 ions/cm2, and P+ implants in the 1×1011–1013 ions/cm2 range. In all other cases where conventional frequency scans could resolve implantation doses, CMRD did not present any significant resolution advantages. It was further established that the pulse separation increment δΔ is the critical CMRD wave form parameter, which controls dose resolution through substantial signal background and noise suppression. The dose resolution improvements afforded by the CMRD technique may be important toward better control of the ion-implantation process in electronic devices, in a dose range which has traditionally been difficult to monitor optically owing to the effects introduced by the early stages of the amorphization process in the implanted layer.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,237 · 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'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

Citations1
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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