Thermal ranges and figures of merit for gold-containing precursors for atomic layer deposition
Notice bibliographique
Résumé
This is a survey of known gold-containing chemical vapor deposition (CVD) and atomic layer deposition (ALD) precursors with a focus on collecting their volatilization and decomposition data. These data were applied to a figure of merit (σ) developed to easily assess the thermal characteristics (“volatilization temperature” and the onset of decomposition]) important in the initial assessment of molecules as potential ALD precursors. Of the 46 compounds that were identified, 23 had sufficient thermal data reported in the literature to determine a σ value. The two known gold ALD precursors (15, σ = 104 and 22, σ = 44) were both shown to be in a cluster of excellent precursors. They were each the best in their families of precursors, measured by their σ and their onset of volatility. It was also found that many potentially excellent gold ALD precursors had gold in the +3 oxidation state. Some gold(I) compounds were identified as having good figures of merit (28, σ = 78, 29, σ = 32, 36, σ = 31), but 28 and 29 were found to undergo a reductive elimination reaction at growing gold surfaces, which is a common CVD deposition route for gold(I) compounds. β-diketonates and β-ketoiminates of gold were the most encouraging family of compounds, with σ values of greater than 50. This family contained the precursor with the highest figure of merit (9, σ = 212). These compounds are difficult to make in high yield, but an alternate synthetic route that was identified during this survey might serve to make this class of gold compound competitive as a precursor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».