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Enregistrement W2070230082 · doi:10.1063/1.3182797

Highly efficient polycarbazole-based organic photovoltaic devices

2009· article· en· W2070230082 sur OpenAlexaff
Ta‐Ya Chu, Salima Alem, Pierre G. Verly, Salem Wakim, Jianping Lu, Ye Tao, Serge Beaupré, Mario Leclerc, Francis Bélanger, Denis Désilets, Sheila Rodman, David Waller, Russell Gaudiana

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Letters · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOrganic Electronics and Photovoltaics
Établissements canadiensUniversité LavalInstitute for Microstructural Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganic solar cellActive layerPhotovoltaic systemElectron acceptorCarbazoleEnergy conversion efficiencyMaterials scienceAcceptorAbsorption (acoustics)Butyric acidPolymer solar cellSolar cellEquivalent series resistanceChemical engineeringLayer (electronics)OptoelectronicsOrganic chemistryChemistryNanotechnologyPolymerComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We combined experimental and computational approaches to tune the thickness of the films in poly(N-9′-heptadecanyl-2,7-carbazole-alt-5,5-(4′,7′-di-2-thienyl-2′,1′,3′-benzothiadiazole) (PCDTBT)-based organic solar cells to maximize the solar absorption by the active layer. High power-conversion efficiencies of 5.2% and 5.7% were obtained on PCDTBT-based solar cells when using [6,6]-phenyl C61-butyric acid methyl ester (PC60BM) and [6,6]-phenyl C71-butyric acid methyl ester (PC70BM) as the electron acceptor, respectively. The cells are designed to have an active area of 1.0 cm2, which is among the largest organic solar cells in the literature, while maintaining a low series resistance of 5 Ω cm2.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,174 · 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.

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

Citations119
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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