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Enregistrement W3211418566 · doi:10.1139/cjc-2021-0190

Parallel or interconnected pores’ formation through etchant selective silicon porosification

2021· article· en· W3211418566 sur OpenAlexvenueno aff
Chanchal Rani, Manushree Tanwar, Tanushree Ghosh, Suchita Kandpal, Devesh K. Pathak, Maxim Maximov, Rajesh Kumar

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicon Nanostructures and Photoluminescence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research BoardIndian Institute of Technology IndoreDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésWaferEtching (microfabrication)SiliconChemistryPorous siliconNanometreMicrostructureIsotropic etchingNanostructureChemical engineeringRaman spectroscopyMorphology (biology)NanotechnologyPorosityAnalytical Chemistry (journal)CrystallographyMaterials scienceOrganic chemistryOpticsLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of the oxidizer present in the etching solution on the surface morphology and microstructure obtained after porosifying a p-type silicon wafer using metal-assisted chemical etching was studied. The morphologies of Si wafers porosified using two different solutions, HF/H2O2 and HF/KMnO4, were compared to establish how either of the oxidizers (H2O2 or KMnO4) should be chosen depending on the desired application. A comparative study revealed that parallel pores with wire-like structures or interconnected pores with cheese-like structures can be obtained when H2O2 or KMnO4 are chosen, respectively. Careful analysis of the SEM images was carried out using ImageJ to establish that the samples prepared using KMnO4 are more porous due to aggressive etching. Additionally, experimental and theoretical Raman spectroscopic studies have been utilized to study the presence of low-dimensional Si nanostructures, which are a few nanometers in size, at the microscopic level in porosified silicon.

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 seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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