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Electron Trapping in 4H-SiC MOS Capacitors Fabricated by Sodium-Enhanced Oxidation

2012· article· en· W2110247084 sur OpenAlexaff
A. F. Basile, A. C. Ahyi, L. C. Feldman, John R. Williams, P. M. Mooney

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon Carbide Semiconductor Technologies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCapacitorTrappingAnnealing (glass)CapacitanceAnalytical Chemistry (journal)OxideDeep-level transient spectroscopyElectronOptoelectronicsComposite materialElectrical engineeringSiliconMetallurgyElectrodeVoltageChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electrical properties of the SiO 2 /SiC interface fabricated by sodium-enhanced oxidation (SEO) of n-type 4H-SiC were studied by temperature-dependent C-V and constant-capacitance deep level transient spectroscopy (CCDLTS). With the exception of near-interface traps in the SiC epi-layer, which are not present in the SEO samples, the trap species observed in SEO capacitors are the same as those observed in both standard-oxidized and NO-annealed MOS capacitors. Total electron trapping in accumulation is comparable in SEO and NO-annealed capacitors; however, the traps in SEO capacitors are located at the interface whereas tunneling into oxide traps is observed in NO-annealed samples. A series of bias-temperature stress tests show that electron trapping is essentially unchanged when mobile sodium ions are moved toward the interface. The improved mobility attained by this process compared to NO annealing may be due to the absence of near-interface SiC traps in SEO samples.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 GPT0,222
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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