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Enregistrement W4401879108 · doi:10.1109/jeds.2024.3449798

Impact of the Scaling of LGS and LG on the On-State Breakdown Voltage of InAlN/GaN HFETs With Localized Fin Under the Gate Electrode

2024· article· en· W4401879108 sur OpenAlexaff
Yatexu Patel, Pouya Valizadeh

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of the Electron Devices Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScalingMaterials scienceElectrodeOptoelectronicsFinBreakdown voltageVoltageCondensed matter physicsElectrical engineeringPhysicsEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this manuscript, we have investigated the impact of the scaling of the gate-source length (LGS) and gate length (LG) on the on-state breakdown voltage (BVon) of metallic-face InAlN/AlN/GaN heterostructure field effect transistors (HFETs) having fin structures only under the gate and those having them stretched from source to drain. The results show that the downscaling of LGS and LG augments the electron velocity in the source-access region. Due to current conservation, the higher carrier velocity in the source-access region for the devices having shorter LGS and LG induces a higher electron density under the gated-channel. From what is theoretically observed, the presence of higher electron density close to the boundary with the velocity saturation region at the drain edge of the gate in devices having shorter LGS and LG does seem to initiate the device breakdown at lower drain voltages, leading to the deterioration of the on-state breakdown voltage.

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 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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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