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Enregistrement W2179924907 · doi:10.1038/ncomms9724

Planar-integrated single-crystalline perovskite photodetectors

2015· article· en· W2179924907 sur OpenAlexafffund
Makhsud I. Saidaminov, Valerio Adinolfi, Riccardo Comin, Ahmed L. Abdelhady, Wei Peng, İbrahim Dursun, Mingjian Yuan, Sjoerd Hoogland, Edward H. Sargent, Osman M. Bakr

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKing Abdullah University of Science and Technology
Mots-clésPhotodetectionPerovskite (structure)Materials sciencePlanarPhotodetectorOptoelectronicsElectron mobilitySubstrate (aquarium)SemiconductorThin filmNanotechnologyComputer scienceCrystallographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hybrid perovskites are promising semiconductors for optoelectronic applications. However, they suffer from morphological disorder that limits their optoelectronic properties and, ultimately, device performance. Recently, perovskite single crystals have been shown to overcome this problem and exhibit impressive improvements: low trap density, low intrinsic carrier concentration, high mobility, and long diffusion length that outperform perovskite-based thin films. These characteristics make the material ideal for realizing photodetection that is simultaneously fast and sensitive; unfortunately, these macroscopic single crystals cannot be grown on a planar substrate, curtailing their potential for optoelectronic integration. Here we produce large-area planar-integrated films made up of large perovskite single crystals. These crystalline films exhibit mobility and diffusion length comparable with those of single crystals. Using this technique, we produced a high-performance light detector showing high gain (above 10(4) electrons per photon) and high gain-bandwidth product (above 10(8) Hz) relative to other perovskite-based optical sensors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations723
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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