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Enregistrement W2231062605 · doi:10.4028/www.scientific.net/ssp.131-133.77

Very First Relaxation Steps in Low Temperature Buffer Layers SiGe/Si Heterostructures Studied by X-Ray Topography

2007· article· en· W2231062605 sur OpenAlexaff
N. Burle, B. Pichaud, V. I. Vdovin, M. M. Rzaev

Notice bibliographique

RevueDiffusion and defect data, solid state data. Part B, Solid state phenomena/Solid state phenomena · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThin-Film Transistor Technologies
Établissements canadiensSaint Paul University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAnnealing (glass)DislocationNucleationMetastabilityHeterojunctionRelaxation (psychology)Condensed matter physicsStress relaxationCondensationCrystallographic defectSubstrate (aquarium)CrystallographyOptoelectronicsComposite materialChemistryThermodynamicsPhysicsCreepGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

First relaxation stages in Si1-x Gex layers on Si substrates are induced by annealing of metastable, low-temperature buffer layer samples and observed by X-ray topography (XRT). This method allows observing large area (several square millimetres) of a sample and reveals very low densities of defects, located in the layer as well as in the substrate. It allow to follow the evolution of the very first steps of the relaxation, starting with dislocation crosses which were characterized and evolving to misfit dislocation network by very low increases of thermal budget. It is proposed a nucleation mechanism of these crosses based on Frank loops due to point defects condensation which can transform locally in glide dislocations under the influence of the biaxial stress in the film.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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