In Situ Studies of Germanium-Tin and Silicon-Germanium-Tin Thermal Stability
Notice bibliographique
Résumé
Sn-containing group IV semiconductors provide a rich playground to independently engineer the band structure and lattice parameter with a potential impact of a variety of silicon-based electronic and optoelectronic devices. The introduction of these metastable alloys in device fabrication raises a number of concerns regarding the possible degradation of their composition and structural properties during different processing steps. With this perspective, in this work we present detailed in situ and ex situ investigations of the thermal behavior of both Sn-rich binary and ternary alloys. We used low energy electron microscopy and photoelectron emission electron microscopy to examine in real time the evolution of surface structure and composition during thermal annealing. These in situ studies are augmented using several ex situ characterization techniques. These investigations unraveled unprecedented details about the phase separation in these two systems. Particularly, in Ge0.84Si0.04Sn0.12 annealing above 410 °C leads to the formation of randomly distributed Sn-rich particles which grow as the annealing temperature increases. Additionally, the binary alloy Ge0.88Sn0.12 seems to be relatively more stable as compared to the ternary alloy with the same Sn content. The Sn-rich particles in the former system are not randomly distributed, but they are found to follow a well defined pattern on the surface along the <110> direction. The mechanisms and regimes involved in the phase separation are also briefly presented.
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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 ».