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Enregistrement W2610455892 · doi:10.1002/smll.201603269

Graphene–Mesoporous Si Nanocomposite as a Compliant Substrate for Heteroepitaxy

2017· article· en· W2610455892 sur OpenAlexafffund
Abderrahim Rahim Boucherif, Abderraouf Boucherif, Gitanjali Kolhatkar, Andreas Ruëdiger, Richard Arès

Notice bibliographique

RevueSmall · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicon Nanostructures and Photoluminescence
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueInstitut interdisciplinaire d'innovation technologiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceEpitaxySemiconductorGrapheneNanocompositeSiliconNanotechnologySubstrate (aquarium)Lattice constantOptoelectronicsMesoporous materialLayer (electronics)OpticsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ultimate performance of a solid state device is limited by the restricted number of crystalline substrates that are available for epitaxial growth. As a result, only a small fraction of semiconductors are usable. This study describes a novel concept for a tunable compliant substrate for epitaxy, based on a graphene-porous silicon nanocomposite, which extends the range of available lattice constants for epitaxial semiconductor alloys. The presence of graphene and its effect on the strain of the porous layer lattice parameter are discussed in detail and new remarkable properties are demonstrated. These include thermal stability up to 900 °C, lattice tuning up to 0.9 % mismatch, and compliance under stress for virtual substrate thicknesses of several micrometers. A theoretical model is proposed to define the compliant substrate design rules. These advances lay the foundation for the fabrication of a compliant substrate that could unlock the lattice constant restrictions for defect-free new epitaxial semiconductor alloys and devices.

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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,708

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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