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Enregistrement W4281653917 · doi:10.1088/2399-1984/ac7599

Electron beam lithography on non-planar, suspended, 3D AFM cantilever for nanoscale thermal probing

2022· article· en· W4281653917 sur OpenAlexaff
Rahul Swami, Gwénaëlle Julié, Dhruv Singhal, Jessy Paterson, Jérémie Maire, S Le-Denmat, J.‐F. Motte, Séverine Gomès, Olivier Bourgeois

Notice bibliographique

RevueNano Futures · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueForce Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensOptina Diagnostics (Canada)
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésResistElectron-beam lithographyMaterials scienceLithographyNanotechnologyNanoscopic scalePlanarEtching (microfabrication)Scanning electron microscopeOptoelectronicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Electron beam lithography (EBL) on non-planar, suspended, curved or bent surfaces is still one of the most frequently stated problems for fabricating novel and innovative nano-devices and sensors for future technologies. Although spin coating is the most widespread technique for electron resist (e-resist) deposition on 2D or flat surfaces, it is inadequate for suspended and 3D architectures because of its lack of uniformity. In this work, we use a thermally evaporated electron sensitive resist the QSR-5 and study its sensitivity and contrast behaviour using EBL. We show the feasibility of utilizing the resist for patterning objects on non-planar, suspended structures via EBL and dry etching processes. We demonstrate the integration of metal or any kind of thin films at the apex of an atomic force microscopy (AFM) tip. This is showing the great potential of this technology in various fields, such as magnetism, electronic, photonics, phononics and other fields related to near field microscopy using AFM probe like for instance scanning thermal microscopy.

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 seuil0,004

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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