MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2043664871 · doi:10.1002/pi.3233

Organic solar cell materials and active layer designs—improvements with carbon nanotubes: a review

2012· review· en· W2043664871 sur OpenAlexaff
Bernard Ratier, Jean‐Michel Nunzi, Matt Aldissi, T. Kraft, Erwin Buncel

Notice bibliographique

RevuePolymer International · 2012
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOrganic Electronics and Photovoltaics
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon nanotubeActive layerOrganic solar cellMaterials scienceHybrid solar cellNanotechnologyPhotovoltaic systemSolar cellPolymer solar cellEnergy conversion efficiencyPhotoactive layerLayer (electronics)PolymerOptoelectronicsComposite materialElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Organic solar cells offer an opportunity to diversify renewable energy sources owing to their low technological cost. They are amenable to large surfaces and can easily be integrated into buildings. It is necessary, however, to improve their energy efficiency and durability for the development of a sustainable technology. In these devices, photovoltaic conversion is based on the separation of photogenerated charges at an interface between electron donor and acceptor materials, which imposes some constraints on the photoactive layer of the cells. In this paper, which includes some of our studies, we address optimization of the active layer: absorption and exciton dissociation steps, the open‐circuit voltage and the active layer morphology. A promising direction proposed to improve the active layer morphology and cell efficiency is the incorporation of highly anisotropic nanoparticles such as carbon nanotubes, which may facilitate charge transport to the electrodes. Dispersion and orientation of the nanotubes in the organic matrix are discussed and we suggest an ideal model polymer solar cell which will maximize performance of the cells by using carbon nanotubes in the active layer. Copyright © 2012 Society of Chemical Industry

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
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)0,0020,002

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations81
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePolymer InternationalMême sujetOrganic Electronics and PhotovoltaicsTravaux en français237 207