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Enregistrement W2539202396 · doi:10.1116/1.4964402

Silicon nanostructures with very large negatively tapered profile by inductively coupled plasma-RIE

2016· article· en· W2539202396 sur OpenAlexafffund
Asma Ayari-Kanoun, Ferhat Aydinoglu, Bo Cui, Fayçal Saffih

Notice bibliographique

RevueJournal of Vacuum Science & Technology B Nanotechnology and Microelectronics Materials Processing Measurement and Phenomena · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanowire Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationCanada Foundation for Innovation
Mots-clésUndercutEtching (microfabrication)Materials scienceReactive-ion etchingSiliconInductively coupled plasmaDry etchingPlasmaPlasma etchingFabricationOptoelectronicsNanotechnologyComposite materialLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dry etching of silicon has been extensively studied, mostly with a goal of obtaining perfectly vertical sidewalls with high aspect ratio. Yet, sloped sidewall with a negative taper angle (i.e., diameter/width decreases linearly with depth) may find various applications. However, the systematic study on the etching process development to obtain such a profile is rather scarce. In this work, the authors present a controlled and reproducible fabrication process to achieve silicon nanostructures with negatively tapered sidewall profile using inductively coupled plasma-reactive ion etching with C4F8 and SF6 gas. The plasma etching parameters have been thoroughly optimized in order to avoid the undercut or curved reentrant profile due to isotropic etching, so as to achieve a negatively tapered profile. The influence of the plasma etching parameters, especially the radio freguency power and C4F8/SF6 gas flow ratio, on the etching rate and the sidewall taper angle has been analyzed. With an optimal etching recipe, the silicon nanostructures with an unprecedented large 10° negative taper angle were achieved. These results were demonstrated on different structure sizes of 500 nm, 700 nm, and 1.2 μm diameters.

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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,732

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations25
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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