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Enregistrement W4410953655 · doi:10.3390/cryst15060533

Anisotropic Fracture Energy of Boron-Doped P-Type Silicon by Microindentation: Influence of Temperature and Crystallographic Orientation

2025· article· en· W4410953655 sur OpenAlexafffund
Wala eddine Guettouche, Ricardo J. Zednik

Notice bibliographique

RevueCrystals · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced ceramic materials synthesis
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBoronMaterials scienceAnisotropySiliconOrientation (vector space)Fracture (geology)CrystallographyDopingCondensed matter physicsComposite materialMetallurgyGeometryChemistryOpticsPhysicsOptoelectronicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the anisotropic fracture behavior of boron-doped p-type single-crystal silicon on the (001) plane, under varying temperatures and crystallographic orientations, utilizing Vickers’ indentation experiments. Measurements performed at 25 °C, 50 °C, and 90 °C, reveal a strong dependence of mechanical properties—such as hardness, fracture toughness (K1c), and fracture energy—on both temperature and crystallographic orientation. At room temperature, the fracture energy peaks at 7.52 J/m2 along the [100] direction, with a minimum of 4.42 J/m2 along the [110] direction. As the temperature rises to 90 °C, the fracture energy decreases across all orientations, where values drop to 5.13 J/m2 and 3.65 J/m2 for the [100] and [110] directions, respectively. In contrast to pure, undoped silicon, the unexpected reduction in fracture energy with increasing temperature is likely due to dislocations pinned by the substitutional boron dopant at elevated temperatures, as well as the weakening of atomic bonds from thermal expansion. This valuable insight is critical for designing silicon-based devices, where understanding the fracture properties at elevated operating temperatures is important for ensuring reliability and performance.

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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