Effects of carbon on phosphorus diffusion in SiGe:C and the implications on phosphorus diffusion mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
The use of carbon (C) in SiGe base layers is an important approach to control the base layer dopant phosphorus (P) diffusion and thus enhance PNP heterojunction bipolar transistor (HBT) performance. This work quantitatively investigated the carbon impacts on P diffusion in Si0.82Ge0.18:C and Si:C under rapid thermal anneal conditions. The carbon molar fraction is up to 0.32%. The results showed that the carbon retardation effect on P diffusion is less effective for Si0.82Ge0.18:C than for Si:C. In Si0.82Ge0.18:C, there is an optimum carbon content at around 0.05% to 0.1%, beyond which more carbon incorporation does not retard P diffusion any more. This behavior is different from the P diffusion behavior in Si:C and the B in Si:C and low Ge SiGe:C, which can be explained by the decreased interstitial-mediated diffusion fraction fIP, SiGe to 95% as Ge content increases to 18%. Empirical models were established to calculate the time-averaged point defect concentrations and effective diffusivities as a function of carbon and was shown to agree with previous studies on boron, phosphorus, arsenic and antimony diffusion with carbon.
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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 ».