Au-Induced Nanostructuring of Vicinal Si Surfaces
Notice bibliographique
Résumé
We have investigated the Au-induced nanofaceting of vicinal silicon surfaces tilted from [111] towards [11]. Using samples miscut 3.8°, and 8°, from [111] respectively we have used scanning tunnelling microscopy (STM) to measure the surface morphology as a function of Au coverage (0.04 to 0.44 ML). As expected, Au adsorption produces dramatic changes in surface morphology on both samples. On the 3.8° sample we find that as little as 0.04 ML of Au is sufficient to remove the faceting present on the clean surface. As more Au is deposited 1-dimensional chain structures nucleate at step edges. These chain structures eventually grow to form (775)-Au facets. At 0.17 ML we observe a surface with Si(111)7 × 7 terraces and (775)-Au nanofacets. With more Au, the (111) terraces transform from a 7 × 7 to a 5 × 2 reconstruction and at 0.4 ML the sample consists of Si(111)5 × 2-Au terraces separated by (775)-Au facets. The morphology of the 8° sample also depends critically on Au coverage. Below 0.32 ML all 8° surfaces include (775)-Au nanofacets. Above 0.32 ML, the (775)-Au facet is no longer stable and Au is accommodated on the surface via the formation of higher angle facets with smaller chain spacing. In both samples, the persistence of the (775)-Au facet reinforces the idea that it represents a low energy facet on these Au modified vicinal surfaces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».