MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4253686714 · doi:10.1149/ma2014-02/47/1918

The Role of Passivation Layer during Thermal Annealing for Oxide Semiconductor Thin Films

2014· article· en· W4253686714 sur OpenAlexaff
Chi‐Sun Hwang, Sang‐Hee Ko Park, Sung-Heang Cho, Min Ki Ryu, Himchan Oh, Su‐Jae Lee, Jong‐Heon Yang, Chun‐Won Byun, Jonghyurk Park, Kyung Ik Cho, Hye Yong Chu

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThin-Film Transistor Technologies
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPassivationMaterials scienceThin-film transistorAnnealing (glass)OptoelectronicsDopantOxide thin-film transistorDopingPlasma-enhanced chemical vapor depositionOxideLayer (electronics)NanotechnologySiliconComposite materialMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oxide TFTs have been considered as a good candidate for the application to backplane device for high quality TFT-LCD and large area OLED panel. It is well known that the passivation play the very important role for the development of the high quality oxide TFTs. The criteria for good passivation layer can be a barrier for environmental factors, not having doping source during thermal annealing, and playing a role of curing the defective interface. The evolution of the resistance of active films during thermal annealing was monitored under the split of passivation layers and active layers. ALD deposited Al2O3 layer and PECVD SiO2 layer were applied for the passivation layer and sputter deposited Al-doped InZnSnO and InGaZnO were applied for the active layer. It is found that Al2O3 passivation layer supplies dopants to the active interface (possibly H) during high temperature annealing and the side wall of AIZTO pattern contains many defects, which become dopants during high temperature annealing through detailed measurement of resistance of patterned oxide thin films with various sizes. It is suggested that PECVD SiO2 with proper pre-treatment (possibly N2O plasma treatment) will be best candidate for the passivation layer in the oxide TFTs, especially in the case of oxide TFTs with high mobility.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueECS Meeting AbstractsMême sujetThin-Film Transistor TechnologiesTravaux en français237 207