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Enregistrement W2141147935 · doi:10.1088/0957-4484/22/43/435203

The impact of etched trenches geometry and dielectric material on the electrical behaviour of silicon-on-insulator self-switching diodes

2011· article· en· W2141147935 sur OpenAlexafffund
G. Farhi, Denis Morris, Serge A. Charlebois, J-P. Raskin

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor materials and devices
Établissements canadiensInstitut interdisciplinaire d'innovation technologiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCMC Microsystems
Mots-clésMaterials scienceTrenchInsulator (electricity)DielectricDiodeOptoelectronicsThermal conductionSiliconBiasingTransverse planeDopingSubstrate (aquarium)VoltageElectrical engineeringNanotechnologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hole electrical transport in a p-doped nanochannel defined between two L-shape etched trenches made on a silicon-on-insulator substrate is investigated using a TCAD-Medici simulator. We study the impact of the etched trenches' geometry and dielectric filling materials on the current-voltage characteristics of the device. Carrier accumulation on frontiers defined by the trenches causes a modulation of the hole density inside the conduction channel as the bias voltage varies and this gives rise to a diode-like characteristic. For a 1.2 µm-long channel, plots of the electric field distribution show that a nonlinear transport regime is reached at a moderate reverse and forward bias of ± 2 V. Plots of the carrier velocity along the conduction channel show that holes remain hot for a few hundreds of nm outside the nanometre-wide channel, at a bias of ± 10 V. Filling the etched trenches with a high-κ dielectric material gives rise to a lower threshold voltage, V(th). A similar decrease of V(th) is also achieved by reducing the longitudinal and/or the transverse trench width. Our simulation results provide useful design guidelines for future integrated self-switching-diode-based circuits.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations19
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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