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Influence of Substrate Preparation and Epitaxial Growth Parameters on the Dislocation Densities in 4H-SiC Epitaxial Layers

2008· article· en· W2054867286 sur OpenAlexaff
Birgit Kallinger, Bernd Thomas, Jochen Friedrich

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon Carbide Semiconductor Technologies
Établissements canadiensInfineon Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesBayerische Forschungsstiftung
Mots-clésEpitaxyMaterials scienceDislocationSubstrate (aquarium)OptoelectronicsLayer (electronics)Etching (microfabrication)Basal planeCrystallographyComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Basal Plane Dislocations (BPD) in SiC are thought to cause degradation of bipolar devices as they can trigger the formation and expansion of stacking faults during device operation. Therefore, epilayers without any BPD are strongly recommended for the achievement of long-term reliable bipolar devices. Such epilayers can be achieved by supporting the conversion of BPD into Threading Dislocations (TD), which depends on the epitaxial growth mode (as described in literature). In this work, the influence of several pre-treatments of the SiC substrate prior to epitaxial growth and different epitaxial growth parameters on the reduction of the BPDs in the SiC epilayers was investigated on 4° off-axis substrates. The dislocation content in substrates and epilayers was determined by Defect Selective Etching (DSE) in molten KOH. The averaged BPD density in epitaxial layers can be reduced to < 100 cm-2 for substrate preparation techniques and to < 30 cm-2 for well-suited epitaxial growth parameters. A certain combination of epitaxial growth parameters leads to < 3 BPD/cm2 in the epitaxial layer.

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)0,000
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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations13
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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