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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,935 | 0,011 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».