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Enregistrement W2069467573 · doi:10.4028/www.scientific.net/msf.556-557.89

Epitaxial Growth of 4H-SiC on (000-1) C-Face Substrates by Cold-Wall and Hot-Wall Chemical Vapor Deposition

2007· article· en· W2069467573 sur OpenAlexaff
René Stein, Bernd Thomas, Christian Hecht

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon Carbide Semiconductor Technologies
Établissements canadiensInfineon Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpitaxyMaterials scienceDopingWaferChemical vapor depositionHomogeneity (statistics)Analytical Chemistry (journal)Growth rateOptoelectronicsComposite materialChemistryLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epitaxial layers have been grown on the (0001) C-face of 2- and 3-inch 4H-SiC wafers. Growth conditions like temperature, pressure, and C/Si ratio have been varied. In both systems smooth surface morphologies could be obtained. The main challenge of epitaxial growth on the Cface of 4H-SiC for electronic device applications seems to be the control of low doping concentration. High temperature and low pressure are the key parameters to reduce the nitrogen incorporation. The hot-wall CVD system used for these experiments allowed the application of higher temperatures and lower pressures than the cold-wall equipment. The lowest doping concentration of 2.5x1015 cm-3 has been achieved by hot-wall epitaxy using a temperature of 1625 °C, a system pressure of 50 hPa, a C/Si ratio of 1.4, and a growth rate of 6.5 2mh-1. Good doping homogeneity on 2-inch and 3-inch wafers could be achieved. For a doping level of ND-NA= 3×1015 cm-3 sigma is about 15%.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,751

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations2
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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