Enhancement of phosphorus activation in vacancy engineered thin silicon-on-insulator substrates
Notice bibliographique
Résumé
The concentration of vacancy-type defects in a silicon-on-insulator substrate consisting of a 110 nm silicon overlayer and a 200 nm buried oxide has been quantified using variable energy positron annihilation spectroscopy following 300 keV Si+ ion implantation to a dose of 1.5×1015 cm−2 and subsequent annealing at temperatures ranging from 300 to 700 °C. The preferential creation of vacancies (relative to interstitials) in the silicon overlayer leads to a net vacancy-type defect concentration after annealing. Assuming that the defects have a structure close to that of the divacancy we determine the concentration to range from 1.7×1019 to 5×1018 cm−3 for annealing temperatures ranging from 300 to 700 °C. The measured defect concentration is in excellent agreement with that predicted via Monte Carlo simulation. The impact of this net vacancy population on the diffusion and activation of phosphorus introduced by a 2 keV implantation to a dose of 1×1015 cm−2 has been observed. For samples that combine both Si+ and P+ implantations, postimplantation phosphorus diffusion is markedly decreased relative to that for P+ implantation only. Further, a fourfold increase in the electrical activation of phosphorus after postimplantation annealing at 750 °C is observed when both implantations of Si+ and P+ are performed. We ascribe this affect to the reduction in phosphorus-interstitial clusters by the excess vacancy concentration beyond the amorphous/crystalline interface created by the P+ implantation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».