Role of fast sputtered particles during sputter deposition: Growth of epitaxial<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"><mml:mrow><mml:msub><mml:mrow><mml:mi mathvariant="normal">Ge</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mn>0.99</mml:mn></mml:mrow></mml:msub></mml:mrow><mml:mrow><mml:msub><mml:mrow><mml:mi mathvariant="normal">C</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mn>0.01</mml:mn></mml:mrow></mml:msub></mml:mrow><mml:mo>/</mml:mo><mml:mi mathvariant="normal">G</mml:mi><mml:mi mathvariant="normal">e</mml:mi><mml:mo>(</mml:mo><mml:mn>001</mml:mn><mml:mo>)</mml:mo><mml:mn/></mml:math>
Notice bibliographique
Résumé
We show that fast sputtered particles in the sputter-deposition process, largely ignored in previous studies, can play a major role in determining defect densities in as-deposited layers. Epitaxial ${\mathrm{Ge}}_{1\ensuremath{-}y}{\mathrm{C}}_{y}/\mathrm{Ge}(001),$ in which there is a direct correlation between C lattice configurations and the local concentration of Ge self-interstitials, is used as a model materials system. We show that increasing the fraction of fast Ge neutrals in the high-energy tail of the ejected particle distribution increases the concentration of Ge--C split interstitials and thus the film compressive strain. The Ge--C split interstitials form as a result of trapping, by incorporated substitutional C atoms, of Ge self-interstitials produced by incident hyperthermal Ge atoms. Experimental results are supported by Monte Carlo simulations and ab initio calculations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».