Solid-state formation of titanium carbide and molybdenum carbide as contacts for carbon-containing semiconductors
Notice bibliographique
Résumé
Metal carbides are good candidates to contact carbon-based semiconductors (SiC, diamond, and carbon nanotubes). Here, we report on an in situ study of carbide formation during the solid-state reaction between thin Ti or Mo films and C substrates. Titanium carbide (TiC) was previously reported as a contact material to diamond and carbon nanotubes. However, the present study shows two disadvantages for the solid-state reaction of Ti and C. First, because Ti reacts readily with oxygen, a capping layer should be included to enable carbide formation. Second, the TiC phase can exist over a wide range of composition (about 10%, i.e., from Ti0.5C0.5 to Ti0.6C0.4), leading to significant variations in the properties of the material formed. The study of the Mo–C system suggests that molybdenum carbide (Mo2C) is a promising alternative, since the phase shows a lower resistivity (about 45% lower than for TiC), the carbide forms below 900°C, and its formation is less sensitive to oxidation as compared with the Ti–C system. The measured resistivity for Mo2C is ρ=59μΩcm, and from kinetic studies an activation energy for Mo2C formation of Ea=3.15±0.15eV was obtained.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».