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Enregistrement W1967231347 · doi:10.1155/2014/571920

Synthesis and Characterization of Ce‐Doped Y<sub>3</sub>Al<sub>5</sub>O<sub>12</sub> (YAG:Ce) Nanopowders Used for Solid‐State Lighting

2014· article· en· W1967231347 sur OpenAlexaff
Do Ngoc Chung, Do Ngoc Hieu, Trần Thị Thao, Vo‐Van Truong, Nguyễn Năng Định

Notice bibliographique

RevueJournal of Nanomaterials · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLuminescence Properties of Advanced Materials
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNational Foundation for Science and Technology Development
Mots-clésMaterials sciencePhotoluminescencePhosphorNanoparticleAnnealing (glass)LuminescenceSolid-state lightingDopingAnalytical Chemistry (journal)CalcinationOptoelectronicsNanotechnologyLight-emitting diodeComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nano‐Ce‐doped Y3Al5O12 (YAG:Ce) powders were synthesized by using a sol‐gel low temperature combustion method, followed by thermal annealing. The annealing temperature for enriching nanoparticles was optimized and found to be 1000°C. The process for enriching uniform nanoparticles of YAG:Ce powder was carried out by using the nanosteam technique (NST). The nanoparticles obtained from this NST treatment had a size in the range of 9–20 nm. Measurements of the photoluminescence spectra of the dispersed YAG:Ce nanoparticles solutions showed a blue shift in the photoemission with a value of ca. 10 nm in the green region. WLEDs made from the blue LED chip coated with the nano‐YAG:Ce + MEH‐PPV composite epoxy exhibit white light with a broad band luminescent spectrum and a high color rending index (CRI). The photoluminescence spectra of the YAG:Ce nanoparticles showed a potential application of the prepared nanostructured YAG:Ce phosphor not only in energy‐efficient solid‐state lighting, but also in optoelectronic devices, including organic composite solar cells. In addition, it is suggested that NST can be applied for the enrichment of uniform inorganic nanoparticles.

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 seuil0,003

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations22
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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