MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2165654102 · doi:10.1109/tnano.2014.2324973

Spectrally Resolved Dynamics of Synthesized CdSe/ZnS Quantum Dot/Silica Nanocrystals for Photonic Down-Shifting Applications

2014· article· en· W2165654102 sur OpenAlexaff
Bahareh Sadeghimakki, Navid M. S. Jahed, Siva Sivoththaman

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Nanotechnology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum dotLuminescencePhotoluminescenceNanocrystalMaterials scienceOptoelectronicsExcitonPhotonicsNanoparticleNanotechnologyCondensed matter physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photonic structures capable of luminescence down-shifting (LDS) have strong application potential in several areas of optoelectronics. Such structures can be formed by overcoating quantum dots (QDs) with integrable, transparent layers. In this paper, silica was grown on CdSe/ZnS QDs to form QD/silica nanocrystals (NCs) in a microemulsion synthesis process. The synthesized structures were structurally and optically characterized to understand the growth mechanism, luminescence properties, and the influence of process parameters on excitonic decay and lifetime. Process conditions were established to have single QDs at the centers of the silica particles. The effects of temperature, excitation duration, size of QDs, and type of ligands on decay dynamics were established. Temperature- and time-resolved excitonic decay study of QD/silica NCs suggested carrier-trapping at the QD/silica interface and the exciton-phonon coupling to be the two main nonradiative processes limiting the luminescence efficiency. The synthesized NCs displayed intense photoluminescence (PL) with slight decrease in lifetime. The PL efficiency of the NCs improved for longer illumination. The NC structures that safely embed QDs in transparent medium are good candidates for LDS applications in photovoltaic, imaging, and detection devices.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 GPT0,236
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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on NanotechnologyMême sujetQuantum Dots Synthesis And PropertiesTravaux en français237 207