Red, Green, and Blue Light Through Cooperative Up-Conversion in Sol-Gel Thin Films Made With ${\hbox{Yb}}_{0.80}{\hbox{La}}_{0.15}{\hbox{Tb}}_{0.05}{\hbox{F}}_{3}$ and ${\hbox{Yb}}_{0.80}{\hbox{La}}_{0.15}{\hbox{Eu}}_{0.05}{\hbox{F}}_{3}$ Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Silica and zirconium dioxide sol-gel thin films made with Yb0.80La0.15Tb0.05F3or Yb0.80La0.15Eu0.05F3nanoparticles are reported. Bright blue (413 and 435 nm), green (545 nm), and red (585 and 625 nm) emissions are produced from Tb3+ions through cooperative up-conversion of 980 nm light. Similarly, red (591 and 612 nm) emission is generated from Eu3+ions. These up-convertors may find use in white light sources. The cooperative up-conversion of Yb3+-Tb3+ions is more efficient than of Yb3+-Eu3+ions because the efficiency of energy transfer from excited Yb3+ions to a Tb3+ion (0.37) is more than two-times higher than of excited Yb3+ions to a Eu3+ion (0.15), as estimated from the lifetime of excited Yb3+ion. The estimated quantum yields of both Tb3+ion and Eu3+ion emissions are on the order of 40%, and hence are not the cause of the difference in efficiency. This approach does not work for Sm3+, Pr3+, and Dy3+. Incorporation of the respective Ln3+ions in nanoparticles is crucial, as controls, in which the various Ln3+ions are incorporated directly into the sol-gel, that do not show cooperative up-conversion
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».