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Enregistrement W2059746627 · doi:10.1063/1.3117518

Enhancement of current-voltage characteristics of multilayer organic light emitting diodes by using nanostructured composite films

2009· article· en· W2059746627 sur OpenAlexaff
Nguyễn Năng Định, Tran Thi Chung Thuy, Tran Quang Trung, Vo‐Van Truong

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueConducting polymers and applications
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesAbdus Salam International Centre for Theoretical Physics
Mots-clésMaterials scienceOLEDPEDOT:PSSIndium tin oxideSpin coatingNanocompositeThin filmOptoelectronicsConductive polymerLayer (electronics)ElectroluminescencePolymerChemical engineeringNanotechnologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the aim of improving the photonic efficiency of an organic light emitting diode (OLED) and its display duration, both the hole transport layer (HTL) and the emitting layer (EL) were prepared as nanostructured thin films. For the HTL, nanocomposite films were prepared by spin-coating a homogeneous solution of low molecular weight poly(4-styrenesulfonate) (PEDOT-PSS) and surfactant-capped TiO2 nanocrystals onto low resistivity indium tin oxide (ITO) substrates; for the EL, nancrystalline titatium oxide (nc-TiO2)-embedded Poly[2-methoxy-5-(2′-ethyl-hexyloxy)-1,4-phenylene vinylene] (MEH-PPV+nc-TiO2) conjugate polymers were spin-coated onto the HTL. Also, for a shallow contact of Al/LiF/MEH-PPV instead of Al/MEH-PPV a super LiF thin film was deposited onto the EL by vacuum evaporation. The resulting multilayer OLED had the following structure of Al/LiF/MEH-PPV+nc-TiO2/PEDOT-PSS+nc-TiO2/ITO. Characterization of the nanocomposite films showed that both the current-voltage (I-V) characteristics and the photoluminescent properties of the nanocomposite materials were significantly enhanced in comparison with the standard polymers. OLEDs made from these layers would exhibit a large photonic efficiency.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 savante0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations33
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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