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Enregistrement W1995631036 · doi:10.1116/1.2209992

Performance of organic thin-film transistors

2006· article· en· W1995631036 sur OpenAlexafffund
Ognian Marinov, M. Jamal Deen, Benjamı́n Iñı́guez

Notice bibliographique

RevueJournal of Vacuum Science & Technology B Microelectronics and Nanometer Structures Processing Measurement and Phenomena · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOrganic Electronics and Photovoltaics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésSubthreshold slopeThin-film transistorSubthreshold conductionMaterials scienceThreshold voltageOrganic semiconductorTransistorOptoelectronicsCapacitanceFabricationVoltageNanotechnologyElectrical engineeringElectrodeChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An investigation of the performance of organic and polymeric thin-film transistors (OTFTs) made of several organic semiconducting and insulating materials in the last two decades is presented, in an attempt to capture the state-of-the-art experimental values for effective mobility, threshold voltage, on/off ratio, and subthreshold slope in OTFTs made of different materials by different fabrication approaches. The analysis of published data demonstrates that the effective mobility decreases when the product of the semiconducting film thickness (tO) and gate capacitance per unit area (CI) increases. The decrease is given by a power-law function with parameters for several organic semiconductors, and examples are provided on how the deduced trend can be used in the practical design of organic circuits. The second observation is that the polarity of the OTFTs’ threshold voltage VT is random, but the spread in magnitudes of ∣VT∣ decreases, when CI increases. This trend, together with the third observation that the subthreshold slope tends to decrease when CI increases, is weak and no strong correlation between subthreshold slope and on/off ratio in the published data was found.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations24
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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