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Nanoscale Patterning of Organic and Metallic Features on Semiconductors via Self-Assembly of Soft Materials

2005· article· en· W4378445941 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.

Notice bibliographique

RevueTechnical programs and proceedings/Technical program and proceedings · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMolecular Junctions and Nanostructures
Établissements canadiensNational Institute for Nanotechnology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanotechnologyMaterials scienceNanoscopic scaleUndercutNanowireSemiconductorSubstrate (aquarium)Optoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanostructured materials continue to be the focus of intense research due to their promise of innumerable practical applications as well as advancing the fundamental understanding of these intriguing materials. In particular, the need for metallic and organic features of increasingly smaller size regimes has imposed stringent demands upon chemists to produce a variety of highly functional materials with reduced dimensions. The successful realization of arrayed nanosensor and nanoelectrode production, molecular electronics, ultra large scale integration (ULSI) device fabrication, and nanoelectromechanical systems (NEMS) will require unparalleled precision and control of geometry, aspect ratio, surface morphology, deposition rate, and substrate adhesion without sacrificing throughput or cost effectiveness. While much effort has been expended towards the synthesis of nanoscale structures, one of the most challenging aspects for the nanoscale materials community is the question of how to ‘wire in’ these functional elements with the real world. In this talk, we will describe recent work towards the interfacing of nanoscale patterns of organic molecular and metallic structures with semiconductor surfaces such as silicon, germanium, gallium arsenide and indium phosphide. We have developed a repertoire of chemical reactivities on semiconductor interfaces, and are now patterning them through straightforward and efficient, highly parallel patterning strategies via self-assembly of soft polymer materials. The self-assembled materials direct transport of reagents to the semiconductor so that the reaction takes place in a spatially defined manner, with precise control over the quantity of reagent delivered. Even mixtures of reagents can be ‘sorted out’ by these interfaces to produce nanoscale (∼10 nm) domains of different chemical functionalities, simultaneously. We will describe these and related approaches towards precise patterning of semiconductor surfaces, entirely via wet-chemical processes that are compatible with existing fabrication strategies.

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)
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 enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,210 · 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