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Enregistrement W2120963941 · doi:10.1149/1.3205064

Plasma-Enhanced Atomic Layer Deposition of Ta(C)N Thin Films for Copper Diffusion Barrier

2009· article· en· W2120963941 sur OpenAlexaff
Kwang Ho Kim, Seong‐Jun Jeong, Jaesik Yoon, Young-Moon Kim, Se‐Hun Kwon

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor materials and devices
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiffusion barrierCrystallinityCopperTantalumElectrical resistivity and conductivityMaterials scienceHydrogenThin filmAnalytical Chemistry (journal)Atomic layer depositionPlasmaTantalum nitrideLayer (electronics)ChemistryComposite materialNanotechnologyMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ta(C)N thin films were deposited by plama-enhanced atomic layer deposition using an alternate supply of tertiary amyl imido-tris(dimethylamido) tantalum [TAIMATA] and hydrogen plasma at 230°. Hydrogen plasma acted as an effective reducing agent for TAIMATA. The film thickness/cycle was saturated at 0.132nm/cycle, when the source pulse time exceeds 5 sec. The resistivity of Ta(C)N films was 1000 μΩ-cm, which is higher value as the application of Cu diffusion barrier material. However, the resistivity of TaN films improved with the increase of hydrogen plasma time because of the decrease of Ta3N5 (>106 μΩ-cm) phase formed by insufficient active hydrogen radical to reduce alkyl groups in TAIMATA, the formation of Ta-C (30 μΩ-cm) phase, and the increase of crystallinity of cubic-TaN. By applying higher plasma power, the lattice mismatch between Ta(C)N and CVD-Cu can be minimized. As a result, Ta(C)N films showed an improved adhesion to CVD-Cu.

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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,418

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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