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Enregistrement W2034373023 · doi:10.1116/1.2181580

Simulation of the spatial distribution and molecular weight of polymethylmethacrylate fragments in electron beam lithography exposures

2006· article· en· W2034373023 sur OpenAlexafffund
Mirwais Aktary, Maria Stepanova, S. K. Dew

Notice bibliographique

RevueJournal of Vacuum Science & Technology B Microelectronics and Nanometer Structures Processing Measurement and Phenomena · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectron and X-Ray Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensNational Institute for NanotechnologyUniversity of AlbertaApplied Nanotools (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectronGratingCathode rayElectron-beam lithographyLithographyMaterials scienceMolecular physicsKinetic energyAtomic physicsResistPhysicsNanotechnologyOptoelectronicsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report a three-dimensional (3D) simulation model based on the kinetic transport theory for calculating the distribution of PMMA fragments after an exposure to electron impact. The conditions employed for the modeling were chosen to resemble a typical electron beam lithography exposure. The model accounts for inelastic collisions of electrons in PMMA and resulting random main-chain scissions. We have considered gratings composed of parallel lines distanced by 10–50nm and exposed to electrons with energies of 10–60keV. By the model simulations, we have generated and analyzed the detailed 3D distributions of small PMMA fragments (one to ten monomers) that are soluble at the development stage and thus are responsible for the clearance in the gratings. In terms of the spatial distributions of soluble fragments, we have formulated the criteria that define the total clearance as well as the local grating development and investigated their dependence on the grating period, electron dose, and energy.

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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,551

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations54
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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