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Enregistrement W2070433337 · doi:10.1063/1.1887830

Color tunable metal-cavity organic light-emitting diodes with fullerene layer

2005· article· en· W2070433337 sur OpenAlexaff
Sijin Han, Changjun Huang, Zheng‐Hong Lu

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOrganic Light-Emitting Diodes Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOLEDMaterials scienceOptoelectronicsIndium tin oxideDiodeLayer (electronics)Light-emitting diodeElectroluminescenceOptical cavityOpticsLaserNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three primary colors, red, green, and blue have been obtained from a single-emission layer organic light-emitting diode (OLED) through optical design using a half-wavelength all-metal-cavity device. Fullerene is used as an electron transport layer to further enhance the electrical performance of the cavity device and the optical tuning of the cavity OLED. This fullerene layer results in a ∼2V driving voltage reduction and a ∼20% increase in power efficiency, as compared with traditional cavity OLED with Alq as the electron transport layer. The emissive spectra for the cavity OLEDs are well predicted by the Fabry–Perot cavity theory. The spectral narrowing and intensity enhancement at the resonance wavelength have been observed and are explained by the redistribution of optical-mode density inside the microcavity. Schemes to tune the emissive color by varying the cavity length through variations of indium tin oxide thickness, hole transport layer thickness, and electron transport thickness, individually or collectively, have been proposed and demonstrated.

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 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations48
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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