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Enregistrement W2033820723 · doi:10.1143/jjap.51.110205

Plasma-Enhanced Chemical Vapor Deposition of Si-Rich Silicon Nitride Films Optimized for Waveguide-Based Sensing Applications in the Visible Range

2012· article· en· W2033820723 sur OpenAlexafffund
Pierre-Jean Zermatten, Abdelatif Jaouad, Sonia Blais, Arnaud Gorin, Vincent Aimez, Paul G. Charette

Notice bibliographique

RevueJapanese Journal of Applied Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicon Nanostructures and Photoluminescence
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPlasma-enhanced chemical vapor depositionChemical vapor depositionSilicon nitrideMaterials scienceRefractive indexSiliconAmorphous siliconStoichiometryOptoelectronicsPlasmaAmorphous solidThin filmNitrideFabricationAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyChemistryCrystalline siliconLayer (electronics)Crystallography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogenated amorphous silicon nitride (a-SiN x :H) films were deposited by plasma-enhanced chemical vapor deposition (PECVD), an attractive process for integrated optical device fabrication owing to the low temperatures involved (typically 200–400 °C). Two regimes of plasma radio frequency (380 kHz and 13.56 MHz) and a range of plasma powers were studied. Through physical and chemical analyses, we demonstrate the relationship between film optical properties and chemical composition. Films with refractive index close to that of stoichiometric Si 3 N 4 and with very low absorption coefficients owing to the small number of Si–Si bonds, are obtained by low-frequency (LF) PECVD at low powers.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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