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Enregistrement W4386352677 · doi:10.1109/nano58406.2023.10231224

Assessing the Role of Dielectric Phase Defects in Doped Ferroelectric HfO<sub>2</sub> Integrated in Negative Capacitance Field-Effect Transistors

2023· article· en· W4386352677 sur OpenAlexafffund
Mayuri Sritharan, Hyunjae Lee, Youngki Yoon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFerroelectric and Negative Capacitance Devices
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésFerroelectricityMaterials scienceDielectricCapacitanceDopingTransistorField-effect transistorOptoelectronicsTetragonal crystal systemPhase (matter)Condensed matter physicsElectrical engineeringPhysicsEngineeringVoltageQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The existence of cubic, tetragonal, and monoclinic phases and the resulting loss in ferroelectricity in doped ferro-electric (FE) HfO2complicate the optimization and practical implementation of FE-HfO2-based negative capacitance (NC) field-effect transistors (FETs). We set out to understand the consequences of these dielectric phase defects in doped FE-HfO2on steep-switching device performance through self-consistent quantum transport simulations. Our findings show that although DE defects worsen the subthreshold swing (SS) of the NC devices, it also favorably narrows the hysteretic window. Defects close to the middle of the potential barrier have the strongest influence on device performance by pushing the top of the barrier down while defects nearing the drain contribute the least to carrier transport and current. Through dimension scaling, we also demonstrate how the contributions from a fixed width of DE defect can be adopted to still generate favorable NC characteristics for logic devices.

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 enseignants0,002
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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