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Enregistrement W2082677378 · doi:10.1063/1.1897826

Impact of growth conditions on vacancy-type defects in silicon–germanium structures grown by molecular-beam epitaxy

2005· article· en· W2082677378 sur OpenAlexaff
Kareem M. Shoukri, Yaser M. Haddara, Andrew P. Knights, P. G. Coleman

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Letters · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor materials and devices
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMolecular beam epitaxyVacancy defectMaterials scienceSiliconGermaniumCrystallographic defectLayer (electronics)EpitaxyOptoelectronicsCrystallographyAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silicon–germanium layers of either 200nm or 250nm have been grown via molecular-beam epitaxy (MBE) on p-type (001) silicon substrates. Each sample was prepared using a unique combination of buffer-layer type, buffer-layer growth temperature, and layer Ge content. Vacancy-type defects have been identified using beam-based positron annihilation. These results, combined with those from previous work, indicate the size and concentration of defects in MBE grown SiGe layers depend strongly upon the buffer-layer growth temperature (T). For T>500°C vacancy point defect concentrations are below the detectable limit of the measurement. As T is decreased to 300°C, vacancy clusters form in the buffer layer and point defects appear in the SiGe film, even for a SiGe growth temperature of 500°C.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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