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Enregistrement W2751712013 · doi:10.1063/1.5001424

Via sidewall insulation for through cell via contacts

2017· article· en· W2751712013 sur OpenAlexafffund
Mathieu de Lafontaine, Abdelatif Jaouad, Maxime Darnon, Maïté Volatier, Richard Arès, S. Fafard, Vincent Aimez

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématiquesolar cell performance optimization
Établissements canadiensInstitut interdisciplinaire d'innovation technologiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesUniversité de LyonCentre National de la Recherche ScientifiqueUniversité de Sherbrooke
Mots-clésMaterials sciencePlasma-enhanced chemical vapor depositionOptoelectronicsFabricationAtomic layer depositionLayer (electronics)Chemical vapor depositionComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past few years, through cell via contacts (TCVC) architecture has been the object of a growing interest to replace standard front side and backside contact on concentrated photovoltaic (CPV) cells. The technology is based on transferring the front side contact to the backside using insulated and metallized vias. This architecture could reduce shading and series resistance, thus increasing device efficiency. However, the processes involved in TCVC fabrication increases the risk of creating short-circuit, reducing significantly the efficiency of the solar cell. Therefore, the electrical insulation must be defect free. In this paper, an insulation validation protocol is proposed in order to thoroughly study the insulation quality. This process has been used to compare two insulation deposition techniques candidates: plasma-enhanced chemical vapor deposition (PECVD) and plasma-enhanced atomic layer deposition (PEALD). Results show that the insulation validation protocol presents several strengths such as revealing defects otherwise unobservable even with scanning electron microscopy. PECVD insulation presents several insulation defects whereas PEALD presents almost no defects making it suited for via insulation.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,825

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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