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Enregistrement W2935490272 · doi:10.31438/trf.hh2014.94

POROUS SILICON CARBIDE : A NEW THERMAL INSULATION MATERIAL FOR HARSH ENVIRONMENT MEMS

2014· article· en· W2935490272 sur OpenAlexafffund
Pascal Newby, M. Aslaki, Vincent Aimez, Luc G. Fréchette

Notice bibliographique

Revue2014 Solid-State, Actuators, and Microsystems Workshop Technical Digest · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicon Nanostructures and Photoluminescence
Établissements canadiensInstitut interdisciplinaire d'innovation technologiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésMaterials scienceSilicon carbideMicroelectromechanical systemsFabricationThermal conductivityMicrofabricationEtching (microfabrication)Composite materialPorous siliconThermal insulationPorosityIsotropic etchingSiliconThermalPorous mediumOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work we demonstrate that porous SiC can be used as a thermal insulation material in MEMS. We have optimised the fabrication process of porous silicon carbide (PSiC), in order to fabricate thick uniform layers. The thermal conductivity of PSiC was measured using the "3 omega" method, showing that it is two orders of magnitude lower than that of bulk SiC. We also carried out chemical etching tests which demonstrate that PSiC has excellent chemical resistance to common cleanroom solvents and etchants. We also studied its high temperature behaviour, in O2 and N2, and our results indicate that PSiC is stable up to at least 1000C. These two properties mean PSiC is compatible with most microfabrication processes, suggesting its applicability as a thermal insulation material, especially for harsh environment MEMS.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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