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Enregistrement W2019464968 · doi:10.1021/jp9078772

Signatures of Exciton Dynamics and Carrier Trapping in the Time-Resolved Photoluminescence of Colloidal CdSe Nanocrystals

2009· article· en· W2019464968 sur OpenAlexaff
Marcus Jones, Shun S. Lo, Gregory D. Scholes

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotoexcitationPhotoluminescenceTrappingExcitonNanocrystalMaterials scienceChemical physicsMolecular physicsColloidDynamics (music)Condensed matter physicsNanotechnologyOptoelectronicsAtomic physicsChemistryPhysicsPhysical chemistryExcited state

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surface effects significantly affect the photoexcitation dynamics of colloidal nanocrystals, but their influence is hard to study because of sample complexity and the typically small extinction coefficient of trap states. Using temperature-dependent time-resolved photoluminescence (PL) measurements, we investigate the perturbations induced by surface-localized carrier traps on the exciton dynamics of the nanocrystals. We present a model of carrier trapping that is based on Marcus’ electron-transfer theory and use it to accurately reproduce PL dynamics over a wide temperature range in five core−shell CdSe/CdZnS nanocrystal samples. The resulting pictures of carrier dynamics are then used to identify features in the PL data that may be used in subsequent experiments to reveal information about the energy and distribution of surface-localized trap states. We find that in certain cases, the shape of the ensemble distribution of trap energies can be accurately determined from data recorded at a single temperature that is easily identified from plots of average PL lifetime.

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 seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations147
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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