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Enregistrement W2021195963 · doi:10.1039/c2dt30825h

Cycloruthenated sensitizers: improving the dye-sensitized solar cell with classical inorganic chemistry principles

2012· article· en· W2021195963 sur OpenAlexaff
Kiyoshi C. D. Robson, Paolo G. Bomben, Curtis P. Berlinguette

Notice bibliographique

RevueDalton Transactions · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueTiO2 Photocatalysis and Solar Cells
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRutheniumDye-sensitized solar cellChemistryPorphyrinPhotochemistryArylCombinatorial chemistryChromophoreBipyridineExcited stateNanotechnologyMolecular orbitalMaterials scienceMoleculeOrganic chemistryPhysical chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A divergence from the conventional approach to chromophore design has led to the establishment of many exciting new benchmarks for the dye-sensitized solar cell (DSSC), including the first documented power conversion efficiency in excess of 12% at 1 sun illumination [Yella et al., Science 2011, 334, 629]. Paramount to these advances is the deviation from polypyridyl ruthenium dyes bearing NCS(-) ligands, such as [Ru(dcbpy)(2)(NCS)(2)] (N3; dcbpy = 4,4'-dicarboxy-2,2'-bipyridine). While metal-free and porphyrin dyes have demonstrated much promise, the discovery that the NCS(-) ligands of N3 can be replaced by anionic, chelating cyclometalating ligands without compromising device efficiencies has ushered in a new era of ruthenium dye development. A particularly appealing feature of this class of dyestuff is that they offer acute control of the frontier molecular orbitals to enable the precise attenuation of both the ground and excited state redox potentials through judicious chemical modification of the aryl ring. This Perspective summarizes very recent developments in the field, and demonstrates how the new and rapidly expanding class of Ru-based sensitizers provides a conduit for enhancing the performance (and potentially the stability) of the DSSC.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations103
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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