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Enregistrement W2279103909

EVOLUTION OF MICROSTRUCTURE IN TI-TA BILAYER THIN FILMS ON POLYCRYSTALLINE-SI AND SI(001)

2004· article· en· W2279103909 sur OpenAlexaff
Ahmet S. Özcan, Karl Ludwig, C. Lavoie, Soumendra N. Basu, Cedrik Coia, C. Cabral, Kenneth P. Rodbell, J. M. E. Harper

Notice bibliographique

RevueJournal of Vacuum Science & Technology B Microelectronics and Nanometer Structures Processing Measurement and Phenomena · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSemiconductor materials and interfaces
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceSilicideMicrostructureCrystalliteTransmission electron microscopyTexture (cosmology)BilayerVolume fractionThin filmAnalytical Chemistry (journal)SiliconLayer (electronics)DiffractionPole figureScatteringCrystallographyComposite materialMetallurgyOpticsNanotechnologyChemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We have studied the formation of titanium silicides in the presence of an ultra-thin layer of Ta, interposed between Ti and Si, using in situ X-ray diffraction (XRD), resistance measurements, elastic light scattering and exsitu transmission electron microscopy. On both poly-Si and Si(001) substrates the Ta thickness was varied from 0 to 1.5 nm while the Ti thickness was held constant at ∼27 nm. The time-resolved XRD shows that the volume fraction of the C40 and metal-rich silicide phases grows with increasing Ta layer thickness. Among the Ta thicknesses we examined, 0.3 nm is the most effective in lowering the C49–C54 transformation temperature. Ex situ texture analysis shows that the C54 disilicide film is predominantly (010) textured for the Ti/0.3 nm Ta sample on both poly-Si and Si(001). The final C54 texture is significantly different for Ta layers thinner or thicker than the optimal 0.3 nm. This suggests that the most effective thickness for lowering the C54 formation temperature could be related to the development of a strong (010) texture.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,220 · 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.

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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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