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Enregistrement W6904633055 · doi:10.14288/1.0449429

Material characterization of silicon thin-films grown by ultra-high-vacuum evaporation

2025· article· en· W6904633055 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThin-Film Transistor Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaman spectroscopySiliconSubstrate (aquarium)Nanocrystalline siliconThin filmDiffractionEvaporationCharacterization (materials science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis draws upon experimental data sets harvested from experiments performed on a collection of ultra-high-vacuum evaporation-prepared thin silicon film samples, these experiments being performed by researchers from the National Research Council of Canada. A molecular beam epitaxy deposition set-up was commissioned for the thin-film preparations, the hydrogen content found within these thin-films being considerably less than those prepared through the use of conventional thin-film silicon preparation techniques. For this reason, we suspect the ultra-high-vacuum evaporation prepared thin silicon films will be less susceptible to the instability that affects more conventional forms of thin-film silicon. These thin-film silicon samples are grown for a number of different growth temperatures on a number of substrate selections. Characterizations are performed, including those based on grazing incidence X-ray diffraction and Raman spectroscopy, these probing each thin silicon film’s microstructure. Noting that differences in processing thin-film silicon’s Raman spectral data can lead to quantitative differences in the Raman-related metrics that arise as a corollary, a series of critical steps for processing Raman spectral data associated with thin-film silicon are suggested. In order to provide some sense as to how these steps influence the form of the Raman spectrum, the post-processing steps are performed on representative thin-film silicon Raman spectral data sets. The processed data is then further analyzed in parallel with the grazing incidence X-ray diffraction data. From the diffraction patterns, through applying Scherrer’s equation, the crystallite dimensions’ dependence on the growth temperature is resolved for each considered thin silicon film. From the Raman spectral decompositions, the location, breadth, and character of each identified peak is noted, the evolution of these decompositions in response to growth temperature variations being examined for the different substrate selections. Finally, following some general discussion on the results, where these thin-films of silicon can be placed into the thin-film silicon continuum is examined.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,146
Écart entre enseignants0,143 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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