Conductivity control of as-grown branched indium tin oxide nanowire networks
Notice bibliographique
Résumé
Branched indium tin oxide (ITO) nanowire networks are promising candidates for transparent conductive oxide applications, such as optoelectronic electrodes, due to their high porosity. However, these branched networks also present new challenges in assessing conductivity. Conventional four-point probe techniques cannot separate the effect of porosity on the long-range conductivity from the intrinsic material conductivity. Here we compare the average nanoscale conductivity within the film measured by terahertz time-domain spectroscopy (THz-TDS) to the film conductivity measured by four-point probe in a branched ITO nanowire network. Both techniques report conductivity increases with deposition flux rate from 0.5 to 3.0 nm s(-1), achieving a maximum of ~ 10 (Ω cm)(-1). Modeling the THz-TDS conductivity data using the Drude-Smith model allows us to distinguish between conductivity increases resulting from morphological changes and those resulting from the intrinsic properties of the ITO. In particular, the intrinsic material conductivity within the nanowires can be extracted, and is found to reach a maximum of ~ 3000 (Ω cm)(-1), comparable to bulk ITO. To determine the mechanism responsible for increasing conductivity with flux rate, we characterize dopant concentration and morphological changes (i.e., to branching behavior, nanowire diameter and nucleation layers). We propose that changes in the electron density, primarily due to changes in O-vacancy concentration at different flux rates, are responsible for the observed conductivity increase. This understanding will assist balancing structural and conductivity requirements in applications of transparent conductive oxide networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».