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Enregistrement W2143284138 · doi:10.1002/sdtp.10145

P‐125: Maskless RGB Color Patterning via Dye Diffusion for Vacuum‐Deposited Small Molecule OLED Displays

2015· article· en· W2143284138 sur OpenAlexaff
Yoshitaka Kajiyama, Thomas Borel, Koichi Kajiyama, Hany Aziz

Notice bibliographique

RevueSID Symposium Digest of Technical Papers · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOrganic Light-Emitting Diodes Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceOLEDOptoelectronicsDiffusionRGB color modelElectroluminescenceContact printShadow maskNanotechnologyOpticsLayer (electronics)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A maskless RGB color patterning technique based on dye diffusion is proposed here for vacuum‐deposited small molecule OLED displays. This approach utilizes selective diffusion of dyes through thermal diffusion via physical contact for color patterning. The proposed maskless color patterning technique enables us to overcome challenging issues in the conventional color patterning technique using fine metal shadow masks. The maskless color patterning technique based on dye diffusion has been suggested as a color patterning technique for polymer OLEDs. However, it has not yet been applied to vacuum‐deposited small molecule OLEDs likely due to several expected concerns such as limited diffusion and contact‐induced damage in small molecule films. The purpose of the present study is therefore to test whether the color pattering technique based on dye diffusion can be applied to vacuum‐deposited small molecule OLEDs. In order to investigate that, red, green, and blue OLEDs are fabricated side by side on one substrate by doping dyes into host through thermal diffusion via physical contact. Device performance of the fabricated devices, including electroluminescence spectra and IVL characteristics, is tested to investigate if molecular diffusion is sufficient for obtaining desired color spectrum and investigate effects of the physical contact.

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 enseignants0,048
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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