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Enregistrement W2147541178 · doi:10.1080/01418610108214428

Climb/glide dislocation sources at low-misfit Ge<sub><i>x</i></sub>Si<sub><i>1</i>-<i>x</i></sub>-Si(001) interfaces

2001· article· en· W2147541178 sur OpenAlexaff
S. Jiao, P. B. Hirsch, Doug D. Perovic

Notice bibliographique

RevuePhilosophical magazine. A/Philosophical magazine. A. Physics of condensed matter. Structure, defects and mechanical properties · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon and Solar Cell Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimbDislocationMaterials scienceVacancy defectNucleationCondensed matter physicsCrystallographyBurgers vectorHeterojunctionPlanarChemistryComposite materialPhysicsOptoelectronicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Detailed analysis of Burgers vectors and line directions has been carried out on three types of dislocation defect (called X, Y and single loops) formed in lowmisfit Ge x Si 1-x /Si(001) heterostructures, grown under conditions of planar interface growth. The X and Y defects originate from small prismatic vacancy half-loops nucleated at visible precipitates at the strained-layer-Si substrate interface. The single-loop defects also originate from small vacancy character half-loops usually nucleated at the interface but also sometimes within the strained layer. After growth, none of the dislocations lies in glide planes, and all three dislocation structures have to be transformed into glissile configurations before they can generate strain-relieving dislocations. The mechanism controlling this sessile/glissile transformation is climb by vacancy absorption. This corresponds to the nucleation stage for the generation of misfit dislocations observed by Houghton and is consistent with the experimental results of Stirpe et al. who found a reduction in the nucleation rates during rapid thermal anneals after Si irradiation at room temperature of the as-grown samples. The paper discusses the driving forces controlling the formation of the observed structures, and their sessile-glissile transformation.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,190 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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