Ultra-highly doped Si1−xGex(001):B gas-source molecular-beam epitaxy: Boron surface segregation and its effect on film growth kinetics
Notice bibliographique
Résumé
Si 1−x Ge x (001) layers doped with B concentrations CB between 2×1016 and 2×1021 cm−3 were grown on Si(001)2×1 at Ts=500–700 °C by gas-source molecular-beam epitaxy (GS-MBE) from Si2H6, Ge2H6, and B2H6. Secondary-ion mass spectrometry measurements of modulation-doped structures demonstrate that B doping has no effect on the Ge incorporation probability. Steady-state B and Ge surface coverages (θB and θGe) were determined as a function of CB using in situ isotopically tagged temperature-programmed desorption. Results for Si0.82Ge0.18 layers grown at Ts=500 °C show that θGe remains constant at 0.63 ML while the bulk B concentration increases linearly up to 4.6×1020 cm−3, corresponding to saturation coverage at θB,sat=0.5 ML, with the incident precursor flux ratio ξ=JB2H6/(JSi2H6+JGe2H6). B is incorporated into substitutional electrically active sites over this entire concentration range. At higher B concentrations, CB increases faster than ξ and there is a large decrease in the activated fraction of incorporated B. The B segregation enthalpy during Si0.82Ge0.18(001) growth is −0.42 eV, compared to −0.53 and −0.64 eV during Si(001):B and Ge(001):B GS-MBE, respectively. Measured segregation ratios rB=θB/xB, where xB is the bulk B fraction, range from 15 to 500 with a temperature dependence which is consistent with equilibrium segregation. Film deposition rates RSiGe(CB) decrease by up to a factor of 2 with increasing CB⩾5×1019 cm−3, due primarily to a B-segregation-induced decrease in the dangling bond density. The above results were used to develop a robust model for predicting the steady-state H coverage θH, θB, θGe, and RSiGe as a function of ξ and Ts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».