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Enregistrement W4399075968 · doi:10.1021/acs.chemmater.4c00412

Deposition of N-Heterocyclic Carbenes on Reactive Metal Substrates─Applications in Area-Selective Atomic Layer Deposition

2024· article· en· W4399075968 sur OpenAlexafffund
Justin Lomax, Eden Goodwin, Mark D. Aloisio, Alex J. Veinot, Ishwar Singh, Wai-Tung Shiu, Maram Bakiro, Jordan Bentley, Joseph F. DeJesus, Peter G. Gordon, Lijia Liu, Seán T. Barry, Cathleen M. Crudden, Paul J. Ragogna

Notice bibliographique

RevueChemistry of Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueN-Heterocyclic Carbenes in Organic and Inorganic Chemistry
Établissements canadiensCarleton UniversityQueen's UniversityWestern University
Organismes subventionnairesWestern UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaQueen's UniversityCarleton UniversitySemiconductor Research Corporation
Mots-clésAtomic layer depositionDeposition (geology)Layer (electronics)MetalMaterials scienceNanotechnologyLayer by layerChemical engineeringChemistryMetallurgyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrated circuits are presently constructed using top-down strategies composed of multiple etching and lithographic steps. As the feature sizes of these devices approach single-digit nm scales, existing fabrication methods introduce defects which require further corrective steps and are rapidly becoming ineffective for industry needs. To meet future scaling requirements, bottom-up fabrication methods which leverage differences in the local surface environment such as area-selective atomic layer deposition (AS-ALD) are promising but have been limited by the surface-binding energies of adsorbates. N-heterocyclic carbenes (NHCs) have shown excellent bonding to metal surfaces and are presented herein as next-generation carbon-based small molecule inhibitors (SMIs) for use in AS-ALD processes. NHCs demonstrate a preference for adsorbing onto metal surfaces over dielectric materials and enable the selective deposition of ZnO onto SiO 2 bands. NHC-based SMIs can be effectively removed by either thermal annealing at 350 °C or plasma treatment using hydrogen at 800 W for 60 s.

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations24
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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