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Enregistrement W2068067140 · doi:10.1155/2013/890215

Effect of Electronic Acceptor Segments on Photophysical Properties of Low‐Band‐Gap Ambipolar Polymers

2013· article· en· W2068067140 sur OpenAlexaff
Yuanzuo Li, Jingang Cui, Jianing Zhao, Jinglin Liu, Peng Song, Fengcai Ma

Notice bibliographique

RevueThe Scientific World JOURNAL · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOrganic Electronics and Photovoltaics
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNatural Science Foundation of Liaoning ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAmbipolar diffusionAcceptorExcitationChemical physicsElectron affinity (data page)Band gapMaterials scienceIonizationCharge (physics)Ionization energyPolymerElectron acceptorCharge densityElectronMolecular physicsAtomic physicsChemistryPhotochemistryOptoelectronicsMoleculeIonPhysicsCondensed matter physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stimulated by a recent experimental report, charge transfer and photophysical properties of donor-acceptor ambipolar polymer were studied with the quantum chemistry calculation and the developed 3D charge difference density method. The effects of electronic acceptor strength on the structure, energy levels, electron density distribution, ionization potentials, and electron affinities were also obtained to estimate the transporting ability of hole and electron. With the developed 3D charge difference density, one visualizes the charge transfer process, distinguishes the role of molecular units, and finds the relationship between the role of DPP and excitation energy for the three polymers during photo-excitation.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,636

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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