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Enregistrement W2313977485 · doi:10.1149/1.3204392

Detection of Vacancy Distributions by Decoration with Hydrogen

2009· article· en· W2313977485 sur OpenAlexaff
R. Job, F.‐J. Niedernostheide, Hans‐Joachim Schulze, Holger Schulze

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear Physics and Applications
Établissements canadiensInfineon Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVacancy defectAcceptorPlatinumHydrogenMaterials scienceDopingDiffusionIonSiliconChemical physicsAnalytical Chemistry (journal)Molecular physicsAtomic physicsChemistryCrystallographyOptoelectronicsCondensed matter physicsThermodynamicsCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A well-known method for the determination of vacancy distributions in silicon is based on the decoration of vacancies with in-diffused platinum and subsequent profiling of the Pt-distribution with DLTS analysis. The vacancy profile can then be correlated with the substitutional Pt profile. However, there are significant drawbacks of this method: The in-diffusion of platinum is a high-temperature step, which already can alter the vacancy profile; moreover, DLTS measurements with a suitable depth resolution are time-consuming and difficult. Therefore, it is proposed in this paper to decorate the vacancies with hydrogen by processes finally resulting in the formation of vacancy- and hydrogen-related donor and acceptor states. The determination of such doping profiles and by this the detection of vacancy distributions can be easily enabled by depth-resolved spreading resistance measurements with a very good spatial resolution. Hydrogen atoms for the decoration of vacancies can be incorporated by plasma exposure or ion implantation.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,815
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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