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Enregistrement W2706056969 · doi:10.3390/ma10060676

Binary Phase Diagrams and Thermodynamic Properties of Silicon and Essential Doping Elements (Al, As, B, Bi, Ga, In, N, P, Sb and Tl)

2017· review· en· W2706056969 sur OpenAlexafffund
Ahmad Mostafa, Mamoun Medraj

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2017
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon and Solar Cell Technologies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesMasdar Institute of Science and TechnologyConcordia University
Mots-clésPhase diagramCALPHADDopantSiliconMaterials scienceThermodynamicsDopingPhase (matter)WaferMaterial propertiesNanotechnologyChemistryMetallurgyPhysicsOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fabrication of solar and electronic silicon wafers involves direct contact between solid, liquid and gas phases at near equilibrium conditions. Understanding of the phase diagrams and thermochemical properties of the Si-dopant binary systems is essential for providing processing conditions and for understanding the phase formation and transformation. In this work, ten Si-based binary phase diagrams, including Si with group IIIA elements (Al, B, Ga, In and Tl) and with group VA elements (As, Bi, N, P and Sb), have been reviewed. Each of these systems has been critically discussed on both aspects of phase diagram and thermodynamic properties. The available experimental data and thermodynamic parameters in the literature have been summarized and assessed thoroughly to provide consistent understanding of each system. Some systems were re-calculated to obtain a combination of the best evaluated phase diagram and a set of optimized thermodynamic parameters. As doping levels of solar and electronic silicon are of high technological importance, diffusion data has been presented to serve as a useful reference on the properties, behavior and quantities of metal impurities in silicon. This paper is meant to bridge the theoretical understanding of phase diagrams with the research and development of solar-grade silicon production, relying on the available information in the literature and our own analysis.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations77
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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