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Enregistrement W2052731090 · doi:10.4028/www.scientific.net/ddf.249.135

Dopant Diffusion in Si<sub>1-x</sub>Ge<sub>x</sub> Thin Films: Effect of Epitaxial Stress

2006· article· en· W2052731090 sur OpenAlexaff
A. Portavoce, Isabelle Berbézier, A. Ronda, Patrick Gas, J. S. Christensen, Andrej Kuznetsov, B. G. Svensson

Notice bibliographique

RevueDefect and diffusion forum/Diffusion and defect data, solid state data. Part A, Defect and diffusion forum · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon and Solar Cell Technologies
Établissements canadiensCegep de Saint Jerome
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDopantMaterials scienceHydrostatic pressureEpitaxyDiffusionMolecular beam epitaxyThin filmCondensed matter physicsCrystallographyAnalytical Chemistry (journal)DopingComposite materialNanotechnologyChemistryThermodynamicsOptoelectronicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have investigated the lattice diffusion of B and Sb by means of molecular beam epitaxy in Si1−xGex (x < 0.2) layers grown on Si(001) substrate. Using Si1−xGex relaxed buffers we were able to differentiate the chemical effect (change in the Ge composition) as opposite to the biaxial stress effect (due to the epitaxy on Si) on dopant diffusion. B diffusion follows a behavior opposite to Sb diffusion versus Ge composition and biaxial stress. These results are explained in view of the difference of diffusion mechanism between B (interstitials) and Sb (vacancies). We also show that dopant diffusion follows contrasting behaviors under biaxial pressure and hydrostatic pressure, and that the activation volume of dopant diffusion is of opposite sign for biaxial pressure and for hydrostatic pressure. This is explained using a formalism based on the extra work done by the system for diffusion under pressure, concluding that for biaxial stress the activation volume depends mainly on the relaxation volume linked to the defect formation.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,222 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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