Composition uniformity and large degree of strain relaxation in MBE-grown thick GeSn epitaxial layers, containing 16% Sn
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We systematically investigate the compositional uniformity, degree of strain relaxation (DSR), defect structure and surface morphology of GeSn epitaxial layers with 16% Sn, grown by low temperature molecular beam epitaxy (MBE) on Ge-buffered Si(001) substrates. Combining atom probe tomography, reciprocal space mapping, cross-sectional transmission electron microscopy, and atomic force microscopy analyses, we demonstrate that for a layer thickness of t GeSn = 250 nm , a high DSR (∼70%) can be achieved, while maintaining compositional uniformity at the atomic scale. We find no evidence of Sn clustering in the bulk, or Sn segregation to the surface, for at least this value of t GeSn . The observed compositional uniformity contrasts the well-established phenomenon of strain-relaxation enhancement of Sn content in chemical vapour deposition (CVD) growth of GeSn. The defect structure leading to strain relaxation in these MBE-grown GeSn epitaxial layers is also distinctly different from that observed in CVD growth of the alloy. We observe the co-existence of highly strain-relaxed and pseudomorphically strained regions in the grown epilayers, tentatively explained by bunching of threading dislocations. Considering that MBE growth of GeSn epitaxial layers, with such high-Sn content and layer thickness, has not been reported before, our results are encouraging for future improvements in design and fabrication of group-IV-based mid-infrared photonic devices.
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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) | 0,001 | 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 ».