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Enregistrement W2178207328 · doi:10.1116/1.4936112

Deep germanium etching using time multiplexed plasma etching

2015· article· en· W2178207328 sur OpenAlexafffund
Maxime Darnon, Mathieu de Lafontaine, Maïté Volatier, S. Fafard, Richard Arès, Abdelatif Jaouad, Vincent Aimez

Notice bibliographique

RevueJournal of Vacuum Science & Technology B Nanotechnology and Microelectronics Materials Processing Measurement and Phenomena · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor materials and devices
Établissements canadiensInstitut interdisciplinaire d'innovation technologiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitut National des Sciences Appliquées de LyonCentre National de la Recherche Scientifique
Mots-clésGermaniumEtching (microfabrication)PassivationMaterials scienceReactive-ion etchingAspect ratio (aeronautics)PhotoresistOptoelectronicsDry etchingDeposition (geology)Plasma etchingSubstrate (aquarium)DiffusionSiliconAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyChemistryLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a growing need for patterning germanium for photonic and photovoltaics applications. In this paper, the authors use a time multiplexed plasma etch process (Bosch process) to deep etch a germanium substrate. They show that germanium etching presents a strong aspect ratio dependent etching and that patterns present scallops mostly on the upper part (aspect ratio below 0.8). Passivation layers are formed during the passivation step by neutrals' deposition and are reinforced during the etching step by the redeposition of sputtered fluorocarbon species from the etch front. When the sidewalls are passivated, reactive neutrals diffuse through Knudsen-like diffusion down to the bottom of the pattern to etch the germanium. The Knudsen-like diffusion is responsible for the aspect ratio dependent etching and makes difficult the etching of holes with aspect ratios above 10 while trenches with aspect ratio of 17 are still etched faster than 2 μm/min.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,206 · 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.

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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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