Intercomparison of silicon dioxide thickness measurements made by multiple techniques: The route to accuracy
Notice bibliographique
Résumé
A pilot project has been launched under the auspices of the Consultative Committee for Amount of Substance to evaluate the quantification for SiO2 on (100) and (111) Si in the thickness range 1.5–8 nm. Wafers and methodologies have been carefully prepared. Forty-five sets of measurements have been made in different laboratories using eight methods: medium energy ion scattering spectrometry (MEIS), nuclear reaction analysis (NRA), Rutherford backscattering spectrometry (RBS), elastic backscattering spectrometry (EBS), x-ray photoelectron spectroscopy (XPS), ellipsometry, grazing incidence x-ray reflectometry (GIXRR), neutron reflectometry (NR), and transmission electron microscopy. The results have been assessed, against the National Physical Laboratory (NPL) XPS data, using d(respondee)=md(NPL)+c. All show excellent linearity. The main sets correlate with the NPL data with average root-mean-square scatters of 0.13 nm with half being <0.1 nm. Each set allows the relative scaling constant, m, and the zero thickness offset, c to be determined. Each method has 0<c<1 nm and it is these offsets, measured here, that have caused many problems in the past. Each technique has a different accuracy for m and consistent results have been achieved. XPS has poor accuracy for m but a high precision and, critically, has zero offset if used correctly. Achieving a consistent scaling constant and zero offset for XPS requires reference conditions that dramatically improve data consistency and validity. A combination of XPS and other methods allows an accurate determination of the XPS scaling constant, m=0.986±0.004. XPS may then have an uncertainty approaching 2%, traceable via other methods. NR, GIXRR, MEIS, NRA, RBS, and EBS have small offsets which, if they can be controlled, will enable these methods also to be used with high accuracy.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».