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Enregistrement W2100703109 · doi:10.1364/ao.39.001053

Application of in situ ellipsometry in the fabrication of thin-film optical coatings on semiconductors

2000· article· en· W2100703109 sur OpenAlexaff
Marcel Boudreau, Steven G. Wallace, G. Balčaitis, Sangeeta Murugkar, H. K. Haugen, Peter Mascher

Notice bibliographique

RevueApplied Optics · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLiquid Crystal Research Advancements
Établissements canadiensNortel (Canada)McMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceEllipsometryRefractive indexOpticsThin filmOptoelectronicsOptical filterSemiconductorChemical vapor depositionOptical coatingFabricationReflection (computer programming)Nanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thin-film interference filters, suitable for use on GaAs- and InP-based lasers, have been fabricated by use of the electron-cyclotron resonance plasma-enhanced chemical vapor deposition technique. Multilayer film structures composed of silicon oxynitride material have been deposited at low temperatures with an in situ rotating compensator ellipsometer for monitoring the index of refraction and thickness of the deposited layers. Individual layers with an index of refraction from 3.3 to 1.46 at 633 nm have been produced with a run-to-run reproducibility of 0.005 and a thickness control of 10 A. Several filter designs have been implemented, including high-reflection filters, one- and two-layer anitreflection filters, and narrow-band high-reflection filters. It is shown that an accurate measurement of the filter optical properties during deposition is possible and that controlled reflectance spectra can be obtained.

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)0,001
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations10
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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