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Enregistrement W2092836171 · doi:10.3131/jvsj.50.659

Formation of High Quality Silicon Nitride Films using Microwave Excitation Plasma

2007· article· en· W2092836171 sur OpenAlexaff
Akinobu Teramoto, Takashi Aratani, Masaaki Higuchi, Eiji Ikenaga, Masaki Hirayama, Shigetoshi Sugawa, Takeo Hattori, Tadahiro Ohmi

Notice bibliographique

RevueShinku · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor materials and devices
Établissements canadiensHatch (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceWaferSilicon nitrideOptoelectronicsSiliconMicrowavePlasmaSilicon on insulatorMISFETElectrical engineeringField-effect transistorTransistor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electric characteristics Si3N4 films the interface characteristics of Si3N4/Si formed by newly developed microwave-excited high-density plasma are described. The leakage current through the Si3N4 films reduces 3 orders of magnitude and the lifetime improves 30,000 times compared to the conventional SiO2 films formed by a thermal oxidation. The MISFET on Si(100) surface with gate insulator of Si3N4 films have more excellent performance compared to that with conventional SiO2 films. The crystal orientation of silicon wafer surface is affected to the subnitride at Si3N4/Si interface. The subnitride at Si3N4/Si decreases with an increase in Si atom density in the silicon wafer surface, as a result, the quantity of subnitride is lowest in Si(110) surface than any other surfaces. The valence band offset at Si3N4/Si interface is independent of a silicon wafer surface. Si3N4 films formed by the microwave excited plasma is essential to high performance and low leakage LSI devices.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,328

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations0
Publié2007
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Résumé présentoui

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