Influence des principaux paramètres opératoires sur le dépôt de silicium à partir de silane par CVD en lit fluidisé en vue de limiter les problèmes d'agglomération
Bibliographic record
Abstract
Abstract Le dépôt CVD de silicium à partir de silane sur des poudres d'un lit fluidisé constitue une technique de modification de surface efficace et flexible, qui présente cependant l'inconvénient majeur de voir la couche de particules s'agglomérer au‐delà d'une certaine concentration d'entrée en réactif. C'est pour progresser dans la compréhension de ce phénomène que des conditions opératoires jusqu'alors peu explorées, couvrant des températures inférieures à 550°C, ont été étudiées à la fois expérimentalement et par voie théorique, à l'aide de modèles globaux de simulation de type Kato et Wen. L'influence des principaux paramètres opératoires a été analysée en détail, non seulement sur le plan de l'efficacité globale du procédé, mais aussi en ce qui concerne le comportement thermique du lit fluidisé, directement lié aux mouvements des particules solides, et done à I'éventuelle prise en masse de la couche.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".