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Enregistrement W1993227720 · doi:10.1109/jphot.2010.2045368

Solution-Processed Light Sensors and Photovoltaics

2010· article· en· W1993227720 sur OpenAlexaff
D. Aaron R. Barkhouse, Edward H. Sargent

Notice bibliographique

RevueIEEE photonics journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOrganic Electronics and Photovoltaics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotodetectorPhotovoltaicsOptoelectronicsQuantum efficiencyPhotodiodeDetectorMaterials scienceFabricationPolymerSensitivity (control systems)NanotechnologyOpticsPhotovoltaic systemPhysicsElectronic engineeringElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solution processed solar cells and photodetectors have been investigated extensively due to their potential for low-cost, high throughput fabrication. Colloidal quantum dots (CQDs) and conjugated polymers are two of the most promising materials systems for these applications, due to their processibility and their tunability, the latter achieved by varying their size or molecular structure. Several breakthroughs in the past year highlight the rapid progress that continues to be made in understanding these materials and engineering devices to realize their full potential. CQD photodiodes, which had already shown greater detectivity than commercially available photodetectors, have now reached MHz bandwidths. Polymer solar cells with near-perfect internal quantum efficiencies have been realized, and improved 3-D imaging of these systems has allowed theorists to link structure and function quantitatively. Organic photodetectors with sensitivities at wavelengths longer than 1 <formula formulatype="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex Notation="TeX">$\mu{\rm m}$</tex></formula> have been achieved, and multiexciton generation has been unambiguously observed in a functioning CQD device, indicating its viability in further improving detector sensitivity.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,994

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 recherche0,0000,002
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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