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Enregistrement W2094403046 · doi:10.1063/1.4892015

Competitive gettering of iron in silicon photovoltaics: Oxide precipitates versus phosphorus diffusion

2014· article· en· W2094403046 sur OpenAlexfundno aff
John D. Murphy, R. E. McGuire, Karsten Bothe, V. V. Voronkov, R. Falster

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon and Solar Cell Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Gender and HealthEngineering and Physical Sciences Research CouncilUniversity of OxfordRoyal Academy of Engineering
Mots-clésGetterMaterials scienceSiliconImpurityPrecipitationOxideIron oxideDiffusionMetallurgyCarrier lifetimeInorganic chemistryAnalytical Chemistry (journal)ChemistryOptoelectronicsEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experiments have been conducted to understand the behaviour of iron in silicon containing oxide precipitates and associated defects (dislocations and stacking faults), which is subjected to phosphorus diffusion gettering. Injection-dependent minority carrier lifetime measurements are analysed to provide quantitative information on the degree to which the precipitates and associated defects are decorated with iron impurities. These data are correlated with bulk iron measurements based on the photodissociation of FeB pairs. Iron in the vicinity of oxide precipitates in samples with relatively low levels of bulk iron contamination (< 5 × 1012 cm−3) can be gettered to some extent. Higher levels of bulk iron contamination (> 1.2 × 1013 cm−3) result in irreversible behaviour, suggesting iron precipitation in the vicinity of oxide precipitates. Bulk iron is preferentially gettered to the phosphorus diffused layer opposed to the oxide precipitates and associated defects.

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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,549

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations26
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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