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Enregistrement W2076808510 · doi:10.1116/1.1784826

Sub-100°C a-Si:H thin-film transistors on plastic substrates with silicon nitride gate dielectrics

2004· article· en· W2076808510 sur OpenAlexaff
Andrei Sazonov, Christian McArthur

Notice bibliographique

RevueJournal of Vacuum Science & Technology A Vacuum Surfaces and Films · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThin-Film Transistor Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePlasma-enhanced chemical vapor depositionThin-film transistorOptoelectronicsSubstrate (aquarium)FabricationDielectricSilicon nitrideTransistorSiliconChemical vapor depositionThreshold voltageNanotechnologyElectrical engineeringVoltageLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fabrication on thin-film transistors (TFTs) on flexible plastic substrates for large-area imagers and displays has been made possible by lowering the deposition temperatures, which reduces the thermal deformation of plastic substrates, greatly facilitating substrate preparation and device patterning. Furthermore, at extremely low deposition temperatures, much wider variety of low-cost substrates, plastics or otherwise, are available for use. In this article, we report on a-Si:H TFTs fabricated at 75°C on glass and plastic substrates. The TFTs were fabricated using inverted–staggered topology, in a full wet etch process. The TFT structures consisted of 140nm of sputtered Mo for gate, 380nm of plasma-enhanced chemical vapor deposition (PECVD) a-SiNx:H gate dielectric optimized for 75°C, 50nm of PECVD a-Si:H channel material, 50nm of PECVD n+ a-Si:H for source∕drain contacts, and sputtered Al for contact metallization. Current–voltage characteristics were measured, and relevant transistor parameters were calculated. TFTs exhibited the leakage current below 10−12A, and on∕off current ratio exceeding 105. The results were compared to those for high temperature a-Si:H TFTs, and the differences are discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,193 · 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.

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

Citations27
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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