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Enregistrement W2001446736 · doi:10.1063/1.4798406

Efficiency scaling of non-coherent upconversion in a one-dimensional model system

2013· article· en· W2001446736 sur OpenAlexaff
Jochen Zimmermann, Roberto Mulet, Thomas Wellens, Gregory D. Scholes, Andreas Buchleitner

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLuminescence and Fluorescent Materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhoton upconversionAnnihilationRadiative transferPhosphorescenceScalingDiffusionPhysicsChemistryComputational physicsMaterials scienceExcitationFluorescenceOpticsNuclear physicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A very promising approach to obtain efficient upconversion of light is the use of triplet-triplet annihilation of excitations in molecular systems. In real materials, besides upconversion, many other physical processes take place--fluorescence, phosphorescence, non-radiative decay, annihilation, diffusion--and compete with upconversion. The main objective of this work is to design a proof of principle model that can be used to shed light on the interplay between these processes. Ultimately, we want to establish general principles that may guide experimentalists toward the design of solid state materials with maximum efficiency. Here we show, in a one-dimensional model system, that upconversion can be optimized by varying the ratio between the two molecular species used in triplet-triplet-annihilation based upconversion systems, even in the presence of undesired losses through phosphorescence, non-radiative decay, or annihilation. We derive scaling laws for this ratio and for the maximum efficiency of upconversion, as a function of the diffusion rate J, as well as of the creation and of the decay rate of the excitations.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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