Investigation of defects influencing performance of type-II InAs/GaInSb superlattice based infrared PIN type photodetectors
Notice bibliographique
Résumé
We report on an investigation of dark current contributions from common microscale crystallographic defects in type-II InAs/GaInSb superlattice infrared PIN type photodiode structures grown on (100) GaSb substrates and have identified three general classifications. Defects on several wafers of varying design were examined from multiple perspectives to correlate electrical activity with structural properties, to develop the identification and classification scheme. Active defects were first identified by current density vs voltage (J-V) measurements and electron beam induced current (EBIC) scans of individual diodes with micrometer resolution. The EBIC scans were then correlated with plan-view optical and atomic force microscopy images, both before and after anisotropic etch-pit analysis using a newly developed etchant. The atomic scale structure of active and inactive defects was then compared using cross-sectional transmission electron microscopy (TEM) on vertical slices of defects extracted using focused ion beam milling. Analysis of the TEM images yielded important clues as to the structure and root causes of benign and active defects, in which only significant disruptions at the epi-substrate interface appear to play a key role in producing microscale defects that efficiently promote dark current.
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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 | 0,001 |
| 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 ».