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Enregistrement W2012074870 · doi:10.1063/1.4892920

Detecting luminescence from triplet states of organic semiconductors at room temperatures using delayed electroluminescence spectroscopy

2014· article· en· W2012074870 sur OpenAlexaff
Qi Wang, Hany Aziz

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Letters · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOrganic Light-Emitting Diodes Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhosphorescenceElectroluminescenceLuminescenceMaterials scienceTriplet stateOrganic semiconductorSpectroscopyOptoelectronicsDopingPhosphorescent organic light-emitting diodeSemiconductorPersistent luminescenceOLEDPhotochemistryNanotechnologyChemistryFluorescenceOpticsMoleculeOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We demonstrate a unique approach for detecting luminescence from triplet states of organic materials in the solid state at room temperatures. The technique is based on measuring delayed electroluminescence from the material. The approach overcomes limitations of conventional spectroscopic techniques, such as the need for cooling to cryogenic temperatures, and works for a wide range of organic materials. The underlying mechanisms behind observing materials phosphorescence using this technique are studied. The results show that using a low concentration of the target material doped in a host material and a large energy differences between triplet states of target and host materials are necessary for obtaining efficient phosphorescence at room temperatures.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,206 · 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.

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

Citations11
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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