Material characterization of silicon thin-films grown by ultra-high-vacuum evaporation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».