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Enregistrement W2088612374 · doi:10.1117/12.683415

Organic-fullerene composite anode structures for organic light-emitting diodes

2006· article· en· W2088612374 sur OpenAlexaff
Yanyan Yuan, S. Han, Sai‐Wing Tsang, D. Grozea, Jiawan Zhang, Zheng Lu

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor materials and devices
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnodeMaterials scienceComposite numberOLEDOptoelectronicsDiodeFullereneCommon emitterLayer (electronics)Light-emitting diodeThermal stabilityNanotechnologyElectrodeComposite materialChemical engineeringChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CuPc:C<sub>60</sub> Organic-Fullerene composites together with metals such as Au are found to form efficient hole injection structures for organic light-emitting diodes. C<sub>60</sub> concentration of 30 wt.% yielded optimum device characteristics including low driving voltage, high current efficiency, and high thermal stability. In the case of Au/CuPc:C<sub>60</sub> anode structure, extremely high current efficiency of ~ 8.7 cd/A and low operating voltage (i.e. 20 mA/cm<sup>2</sup> at ~8V) has been achieved in a simple bi-layer device using Alq as emitter. Through a study on single carrier devices, the versatility of the composite injection structure is attributed to that C<sub>60</sub> in the composite layer facilitate hole transfer from the metals to the composite whereas CuPc facilitate hole transport and transfer to a hole transport layer.

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 enseignants0,094
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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