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Enregistrement W4385841160 · doi:10.1063/5.0130235

<i>In-plasma</i> analysis of plasma–surface interactions

2023· article· en· W4385841160 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

RevueReview of Scientific Instruments · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIon-surface interactions and analysis
Établissements canadiensPhoton Etc (Canada)Plasmionique (Canada)Université de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de MontréalCanada Foundation for Innovation
Mots-clésElastic recoil detectionMaterials sciencePlasmaRaman spectroscopyAtomic physicsPlasma processingPlasma diagnosticsExcited stateIonIonizationAnalytical Chemistry (journal)Thin filmOpticsChemistryPhysicsNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During deposition, modification, and etching of thin films and nanomaterials in reactive plasmas, many active species can interact with the sample simultaneously. This includes reactive neutrals formed by fragmentation of the feed gas, positive ions, and electrons generated by electron-impact ionization of the feed gas and fragments, excited states (in particular, long-lived metastable species), and photons produced by spontaneous de-excitation of excited atoms and molecules. Notably, some of these species can be transiently present during the different phases of plasma processing, such as etching of thin layer deposition. To monitor plasma-surface interactions during materials processing, a new system combining beams of neutral atoms, positive ions, UV photons, and a magnetron plasma source has been developed. This system is equipped with a unique ensemble of in-plasma surface characterization tools, including (1) a Rutherford Backscattering Spectrometer (RBS), (2) an Elastic Recoil Detector (ERD), and (3) a Raman spectroscopy system. RBS and ERD analyses are carried out using a differentially pumped 1.7 MV ion beam line Tandetron accelerator generating a beam at grazing incidence. The ERD system is equipped with an absorber and is specifically used to detect H initially bonded to the surface; higher resolution of surface H is also available through nuclear reaction analysis. In parallel, an optical port facing the substrate is used to perform Raman spectroscopy analysis of the samples during plasma processing. This system enables fast monitoring of a few Raman peaks over nine points scattered on a 1.6 × 1.6 mm2 surface without interference from the inherent light emitted by the plasma. Coupled to the various plasma and beam sources, the unique set of in-plasma surface characterization tools detailed in this study can provide unique time-resolved information on the modification induced by plasma. By using the ion beam analysis capability, the atomic concentrations of various elements in the near-surface (e.g., stoichiometry and impurity content) can be monitored in real-time during plasma deposition or etching. On the other hand, the evolution of Raman peaks as a function of plasma processing time can contribute to a better understanding of the role of low-energy ions in defect generation in irradiation-sensitive materials, such as monolayer graphene.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil0,758

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,007
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,265 · 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