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Enregistrement W2345886952 · doi:10.1021/acs.jpcc.5b03408

Functionalization of Silica Nanoparticles and Native Silicon Oxide with Tailored Boron-Molecular Precursors for Efficient and Predictive <i>p</i>-Doping of Silicon

2015· article· en· W2345886952 sur OpenAlexfundno aff
Laurent Mathey, Thibault Alphazan, Maxence Valla, Laurent Veyre, Hervé Fontaine, Virginie Enyedi, K. Yckache, Marianne Danielou, S. Kerdilès, Jean Guerrero, Jean‐Paul Barnes, M. Veillerot, Nicolas Chevalier, D. Mariolle, F. Bertin, Corentin Durand, Maxime Berthe, Jolien Dendooven, F. Martín, Chloé Thieuleux, B. Grandidier, Christophe Copéret

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor materials and devices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVlaamse regeringIndigenous and Northern Affairs CanadaFonds Wetenschappelijk OnderzoekEidgenössische Technische Hochschule ZürichCentre National de la Recherche ScientifiqueEquipex
Mots-clésMaterials scienceSiliconMicroelectronicsNanotechnologyDopantBoronWaferSurface modificationNanoparticleMiniaturizationDopingBoron oxideOxideChemical engineeringOptoelectronicsChemistryOrganic chemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Designing new approaches to incorporate dopant impurities in semiconductor materials is essential in keeping pace with electronics miniaturization without device performance degradation. On the basis of a mild solution-phase synthetic approach to functionalize silica nanoparticles, we were able to graft tailor-made boron-molecular precursors and control the thermal release of boron in the silica framework. The molecular-level description of the surface structure lays the foundation for a structure–property relationship approach, which is readily and successfully implemented to dope non-deglazed silicon wafers. As the method does not require an additional oxide capping step and shows minimal risk of carbon contamination, as demonstrated by compositional and electrical characterizations of the wafers, it is perfectly adapted to advanced microelectronics manufacturing processes.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,222

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,215
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.

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

Citations26
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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