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Enregistrement W2974218128 · doi:10.1116/1.5115427

Oxygen-based digital etching of AlGaN/GaN structures with AlN as etch-stop layers

2019· article· en· W2974218128 sur OpenAlexaff
Jingyi Wu, Siqi Lei, Wei‐Chih Cheng, Robert Sokolovskij, Qing Wang, Guangrui Xia, Hongyu Yu

Notice bibliographique

RevueJournal of Vacuum Science & Technology A Vacuum Surfaces and Films · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesGuangdong Science and Technology Department
Mots-clésMaterials scienceEtching (microfabrication)EpitaxyLayer (electronics)Etch pit densityOptoelectronicsInductively coupled plasmaDry etchingSurface roughnessSurface finishSiliconPlasmaReactive-ion etchingComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O2 plasma-based digital etching of Al0.25Ga0.75N with a 0.8 nm AlN spacer on GaN was investigated using an inductively coupled plasma etcher. Silicon oxide layer was used as the hard mask. At 40 W RF bias power and 40 sccm oxygen flow, the etch depth of Al0.25Ga0.75N was 5.7 nm per cycle. The 0.8 nm AlN spacer layer acted as an etch-stop layer in three cycles. The surface roughness improved from 0.66 to 0.33 nm after the three and seven digital etch cycles. Compared to the dry etch only approach, this technique smoothed the surface instead of causing surface roughening. Compared to the selective thermal oxidation with a wet etch approach, this method is less demanding on the epitaxial growth and saves the oxidation process. It was shown to be effective in precisely controlling the AlGaN etch depth required for recessed-AlGaN HEMTs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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