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Enregistrement W2086559694 · doi:10.1063/1.1618354

Nanocavities in He implanted InP

2003· article· en· W2086559694 sur OpenAlexafffund
M. Chicoine, S. Roorda, R. A. Masut, P. Desjardins

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon and Solar Cell Technologies
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésAnnealing (glass)Materials scienceTransmission electron microscopyThermal diffusivityIon implantationIonMetastabilitySiliconDiffractionAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyOptoelectronicsChemistryOpticsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The formation of nanocavities in InP(001) by room-temperature He implantation and subsequent thermal annealing was studied using a combination of high-resolution x-ray diffraction (HRXRD) and cross-sectional transmission electron microscopy (XTEM) analyses. The nanocavities size and depth distributions were measured as a function of He ion dose φHe (1×1016 to 9×1016 cm−2) and ion energy E (25 to 70 keV), as well as annealing temperature Ta (600 to 750 °C) and time ta (5 to 25 min). HRXRD scans from annealed samples indicate an expansion of the InP lattice, contrary to what is usually observed following heavy-ion implantation. The critical φHe and Ta values for the formation of nanocavities were found by XTEM analysis to be between 1 and 2×1016 cm−2 and between 600 and 620 °C, respectively. Cavities of diameter 4–50 nm with {110}, {101}, and {001} facets were obtained. Increasing Ta and ta resulted in larger cavities and increasing φHe produced a larger number of cavities. Furthermore we find that nanocavities are metastable as their size first increases with annealing temperature and time but then decreases until they disappear for ta>25 min at Ta=640 °C or ta>10 min at Ta=750 °C. Results are compared with similar work carried out on He-implanted silicon and differences between the two materials are explained in terms of defect diffusivity and surface energy, higher diffusivity enhancing cavity collapse and lower surface energy enhancing cavity growth.

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 enseignants0,278
Score d'incertitude au seuil0,293

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations11
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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