Influence of tetramethylammonium hydroxide on niobium nitride thin films
Notice bibliographique
Résumé
Functionality of superconducting thin-film devices such as superconducting nanowire single photon detectors stems from the geometric effects that take place at the nanoscale. The engineering of these technologies requires high-resolution patterning, often achieved with electron beam lithography. Common lithography processes using hydrogen silsesquioxane (HSQ) as the electron beam resist rely on tetramethylammonium hydroxide (TMAH) as both a developer and a resist adhesion promoter. Despite the strong role played by TMAH in the fabrication of superconducting devices, its potential influence on the superconducting films themselves has not yet been reported. In this work, the authors demonstrate that a 25% TMAH developer damages niobium nitride (NbN) thin films by modifying the surface chemistry and creating an etch contaminant that slows reactive ion etching in CF4. They also show how the identity of the contaminant may be revealed through characterization including measurement of the superconducting film properties and Fourier transform infrared spectroscopy. Although workarounds may be available, the results reveal that processes using 25% TMAH as an adhesion promoter are not preferred for NbN films and that changes to the typical HSQ fabrication procedure will need to be made in order to prevent damage of NbN nanoscale devices.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».