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Enregistrement W4311100722 · doi:10.1002/admi.202201189

Three‐Dimensional Atomic‐Scale Tomography of Buried Semiconductor Heterointerfaces

2022· article· en· W4311100722 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials Interfaces · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials Characterization Techniques
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésHeterojunctionAtom probeMaterials scienceAtomic unitsSemiconductorElectron tomographyNanometreOptoelectronicsCharacterization (materials science)Surface finishNanotechnologyScanning transmission electron microscopyTransmission electron microscopyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Atom probes generate three‐dimensional atomic‐scale tomographies of material volumes corresponding to the size of modern‐day solid‐state devices. Here, the capabilities of atom probe tomography are evaluated to analyze buried interfaces in semiconductor heterostructures relevant for electronic and quantum devices. Employing brute‐force search, the current dominant reconstruction protocol to generate tomographic three‐dimensional images from Atom Probe data is advanced to its limits. Using Si/SiGe heterostructure for qubits as a model system, the authors show that it is possible to extract interface properties like roughness and width that agree with transmission electron microscopy observations on the sub‐nanometer scale in an automated and highly reproducible manner. The demonstrated approach is a versatile method for atomic‐scale characterization of buried interfaces in semiconductor heterostructures.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,212 · 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