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Enregistrement W2321692246 · doi:10.1021/nn1027032

Making Contacts to n-Type Organic Transistors Using Carbon Nanotube Arrays

2010· article· en· W2321692246 sur OpenAlexaff
Fabio Cicoira, Carla M. Aguirre, Richard Martel

Notice bibliographique

RevueACS Nano · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOrganic Electronics and Photovoltaics
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmbipolar diffusionMaterials scienceCarbon nanotubeSchottky barrierCarbon nanotube field-effect transistorContact resistanceNanotechnologyElectrodeTransistorNanotubeOptoelectronicsSubstrate (aquarium)Quantum tunnellingField-effect transistorElectronDiodeLayer (electronics)Electrical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated the performance of carbon nanotube (CNT) array electrodes applied to n-type and ambipolar phenyl-C61-butyric acid methyl ester (PCBM) thin film transistors on a SiO(2) dielectric substrate. Compared to conventional Au electrodes, CNT arrays provide better injection efficiency, improved switching behavior, higher electron mobility, and lower contact resistance. Experiments on ambipolar PCBM transistors indicate that the injection performance is enhanced by the electrostatics of the CNT contacts, which promotes electron and hole tunneling across Schottky barriers at the PCBM/nanotube interface. The use of CNT arrays is a valid replacement to low workfunction metals, which are often reactive in air and difficult to process. Our work paves the way for a widespread use of carbon nanotube array electrodes in high-performance n-type and p-type organic thin film transistors.

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 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,809

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 GPT0,228
Écart entre enseignants0,213 · 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.

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

Citations57
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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