Modeling of the reverse characteristics of a-Si:H TFTs
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the reverse current-voltage (I-V) characteristics of inverted staggered hydrogenated amorphous silicon (a-Si:H) thin-film transistors (TFTs). Three mechanisms have been identified as the source of the reverse current: ohmic conduction, front channel conduction, and backchannel conduction. Ohmic conduction constitutes the physical limit for the reverse current and is due to the intrinsic conductivity of the a-Si:H and associated dielectric layers, which correlates with process integrity. The accumulation of holes and electrons at the front and back a-Si:H/a-SiN/sub x/:H interfaces, respectively, forms the basis of the other two leakage mechanisms. The relative dominance of the one or the other mechanism depends on bias conditions, TFT geometry, and process conditions. This paper identifies these sources of leakage current and examines the effect of the critical geometrical parameters (such as channel length and overlap length) and bias conditions on these leakage components. Physical models to predict bias and geometry dependences are presented for a quantitative analysis of the leakage current. Modeling results corroborate experimental observations of leakage current extracted from a large number of TFTs that are put in parallel for improved measurement accuracy. The physical parameters of the model provide a method for estimation of the significant interface and bulk properties of the structure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».