Influence of the positive ion composition on the ion-assisted chemical etch yield of SrTiO3 films in Ar∕SF6 plasmas
Notice bibliographique
Résumé
Langlois et al. [Appl. Phys. Lett. 87, 131503 (2005)] have demonstrated that the etch yield of SrTiO3 films in Ar∕SF6 plasmas decreases as the concentration fraction of molecular ions in the plasma increases. Introducing the concept of effective mass for both ions and SrTiO3, these experimental results have quantitatively been explained in the framework of a well-established model originally developed to describe the sputtering of single-atom materials by nonreactive monoatomic ions. This model has, however, ignored the dissociation of molecular ions occurring as these particles impact the material surface. In the present article, the influence of the positive ion composition on the ion-assisted chemical etch yield of SrTiO3 films in Ar∕SF6 plasmas is reexamined to the light of this consideration. A rate model accounting for the dissociation of the various molecular ions is proposed and validated using experimental data. It is found that even though a specific ion species may not be the most important charge carrier in the plasma, its contribution to the plasma etching dynamics may still be the most significant.
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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 | 0,001 |
| 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 ».