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Enregistrement W2105634449 · doi:10.1116/1.3694010

Dopant depletion in the near surface region of thermally prepared silicon (100) in UHV

2012· article· en· W2105634449 sur OpenAlexafffund
Jason Pitters, P. G. Piva, Robert A. Wolkow

Notice bibliographique

RevueJournal of Vacuum Science & Technology B Nanotechnology and Microelectronics Materials Processing Measurement and Phenomena · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThin-Film Transistor Technologies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaNational Institute for Nanotechnology
Organismes subventionnairesCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésDopantDangling bondSiliconDopingAnalytical Chemistry (journal)Scanning tunneling microscopeMaterials scienceHydrogenChemistryOptoelectronicsNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Degenerately doped (arsenic) n-type hydrogen terminated silicon (100) samples were prepared using various heat treatments for ultrahigh vacuum scanning tunneling microscopy (STM) and spectroscopy (STS) analysis. Samples heat treated to 1050 °C were found to have a consistent level of doping throughout the bulk and near surface regions. STS revealed tunneling through dopant states consistent with degenerately doped samples. SIMS profiling and HREELS measurements confirmed dopant and carrier concentrations, respectively. Samples heated to 1250 °C were found to have a reduced concentration of dopants in the near surface region. STS measurements showed shifted I/V curves and the loss of tunneling through dopant states in the band gap, indicating reduced dopant concentrations. Observations were confirmed by SIMS and HREELS where depleted dopants and reduced carrier concentrations were measured. The effect of the varying surface dopant concentrations on the STM imaging characteristics of dangling bonds on hydrogen terminated surfaces was also investigated. Understanding the effect of thermal processing on near surface dopant atom concentrations will permit better control over equilibrium charge occupation and charging characteristics of dangling bond midgap states on H:silicon.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations38
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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