MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2048072083 · doi:10.1116/1.4901420

Fabrication of silicon nanostructures with large taper angle by reactive ion etching

2014· article· en· W2048072083 sur OpenAlexaff
Fayçal Saffih, Celal Con, Alanoud Alshammari, Mustafa Yavuz, Bo Cui

Notice bibliographique

RevueJournal of Vacuum Science & Technology B Nanotechnology and Microelectronics Materials Processing Measurement and Phenomena · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanowire Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEtching (microfabrication)Reactive-ion etchingMaterials scienceSiliconFabricationOptoelectronicsOpticsDry etchingBlack siliconIsotropic etchingDiodeContact angleEngravingNanotechnologyComposite materialLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Micro- and nanostructures with a tapered sidewall profile are important for antireflection and light trapping applications in solar cell, light emitting diode, and photodetector/imager. Here, the authors will show two etching processes that offer a large taper angle. The first process involved a mask-less etching of pre-etched silicon structures having a vertical profile, using a recipe that would give a vertical profile when masked. The authors obtained a moderate taper angle of 14° using CF4/O2 etching gas. The second process involved a one-step etching step with Cr as mask using a recipe that was drastically modified from a nonswitching pseudo-Bosch process that gives a vertical profile. The gas flow ratio of C4F8/SF6 was greatly increased from 38/22 to 59/1 to result in a taper angle of 22°. Further reduction of the RF bias power led to an unprecedented large taper angle of 39° (at the cost of greatly reduced etching rate), which is even higher than the angle obtained by anisotropic wet etching of silicon.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations39
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Vacuum Science & Technology B Nanotechnology and Microelectronics Materials Processing Measurement and PhenomenaMême sujetNanowire Synthesis and ApplicationsTravaux en français237 207