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Enregistrement W2573027055 · doi:10.1002/crat.201600240

Sputtering and amorphization of crystalline semiconductors by Nanodroplet Bombardment

2017· article· en· W2573027055 sur OpenAlexaff
Enric Grustan‐Gutierrez, Chuqi Wei, Bingru Wang, Mario Lanza

Notice bibliographique

RevueCrystal Research and Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIon-surface interactions and analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesGovernment of Jiangsu ProvinceMinistry of FinanceMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSputteringAmorphous solidMaterials scienceEtching (microfabrication)EvaporationChemical physicsKinetic energyQuenching (fluorescence)NanotechnologyChemistryThin filmLayer (electronics)CrystallographyOpticsFluorescence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this review we expose how Nanodroplet Bombardment of surfaces by charged particles produced through electrospray atomization offers unparalleled opportunities for surface engineering of chemically inert crystalline materials. The sputtering yields and rates are comparable or higher than reactive etching techniques and significantly higher than other physical sputtering systems. Moreover, bombardment can amorphatize a thin layer of the target. The imposed physical characteristics of the electrospray, droplet diameter, molecular mass of the spray, and kinetic energy will determine the sputtering and amorphization efficiency, and the topography of the processed target. Molecular dynamics studies have clarified the mechanisms of both processes; amorphous layers appear due to ultra‐fast quenching of melted target pools around the impact area while sputtering is driven by a combination of collision cascades, thermal evaporation, and, for large and fast projectiles, of hydrodynamic forces.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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