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Enregistrement W2044082285 · doi:10.1166/jnn.2015.9260

RGB Recombination Zone Tuning to Improve Optical Characteristics of White Organic Light-Emitting Diodes

2014· article· en· W2044082285 sur OpenAlexaff
Wook Song, Mei Meng, Furong Zhu, Woo Young Kim

Notice bibliographique

RevueJournal of Nanoscience and Nanotechnology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOrganic Light-Emitting Diodes Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceLuminanceDiodeOptoelectronicsOLEDRGB color modelRecombinationLuminescenceOpticsQuantum efficiencyBlue lightNanotechnologyChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

White organic light emitting diodes (WOLEDs) were fabricated using blue, green and red emitting layers (EMLs). The device has a structure of ITO/NPB/EML/Alq3/Liq/Al. Here, to control the white color balance, the location of the blue EML in the WOLEDs was fixed and only the thickness of blue EML was changed while both thickness and position of the green and red EMLs were adjusted. When adjusting the thickness of blue EML, the occurrence area of recombination zone was changed to influence the green luminescence. When adjusting the location and thickness of red EML, it could be found that the current density is more sensitive to the location of red EML than its thickness. Furthermore, it was discovered that light was emitted due to the Förster energy transfer even if it was apart from the recombination zone. WOLEDs with a maximum luminance of 17,740 cd/m,2 an external quantum efficiency of 2.12% at 100 cd/m,2 CIE coordinates of (0.328,0.301) and a color temperature of 6,185 K were obtained.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,220
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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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