Vacancy complexes in nonequilibrium germanium-tin semiconductors
Notice bibliographique
Résumé
Depth-profiled pulsed low-energy positron annihilation lifetime spectroscopy and Doppler broadening spectroscopy were combined to identify vacancy-related complexes and probe their evolution as a function of Sn content in GeSn epitaxial layers. Regardless of the Sn content in the 6.5–13.0 at. % range, all GeSn samples showed the same depth-dependent increase in the positron annihilation line broadening parameters, relative to that of epitaxial and bulk Ge references, thus confirming the formation of open volume defects during growth. The measured average positron lifetimes were found to be the highest (380–395 ps) in the region near the surface and monotonically decrease across the analyzed thickness but remain above 350 ps. All GeSn layers exhibit average lifetimes that are 20–160 ps higher than those recorded for the Ge reference. Surprisingly, these lifetimes were found to decrease as the Sn content increases in GeSn layers. These measurements indicate that divacancies are the dominant defect in the as-grown GeSn layers. However, their corresponding lifetime was found to be shorter than in epitaxial Ge, thus suggesting that the presence of Sn may alter the structure of divacancies. Additionally, GeSn layers were also found to contain a small fraction of vacancy clusters, which become less important as the Sn concentration increases. The interaction and possible pairing between Sn and vacancies have been proposed to explain the reduced formation of larger vacancy clusters in GeSn when the Sn content increases.
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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) | 0,000 | 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 ».