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Enregistrement W2340352245 · doi:10.1063/1.4947285

Electrical limit of silver nanowire electrodes: Direct measurement of the nanowire junction resistance

2016· article· en· W2340352245 sur OpenAlexaff
Franz Selzer, Carlo Floresca, David Kneppe, Ludwig Bormann, Christoph Sachse, Nelli Weiß, Alexander Eychmüller, Aram Amassian, Lars Müller‐Meskamp, Karl Leo

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanomaterials and Printing Technologies
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesSeventh Framework ProgrammeDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésNanowireMaterials scienceElectrodeSheet resistanceElectrical resistivity and conductivityOptoelectronicsElectrical resistance and conductanceNanotechnologyConductivityComposite materialElectrical engineeringChemistryLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We measure basic network parameters of silver nanowire (AgNW) networks commonly used as transparent conducting electrodes in organic optoelectronic devices. By means of four point probing with nanoprobes, the wire-to-wire junction resistance and the resistance of single nanowires are measured. The resistance RNW of a single nanowire shows a value of RNW=(4.96±0.18) Ω/μm. The junction resistance RJ differs for annealed and non-annealed NW networks, exhibiting values of RJ=(25.2±1.9) Ω (annealed) and RJ=(529±239) Ω (non-annealed), respectively. Our simulation achieves a good agreement between the measured network parameters and the sheet resistance RS of the entire network. Extrapolating RJ to zero, our study show that we are close to the electrical limit of the conductivity of our AgNW system: We obtain a possible RS reduction by only ≈20% (common RS≈10 Ω/sq). Therefore, we expect further performance improvements in AgNW systems mainly by increasing NW length or by utilizing novel network geometries.

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)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,160 · 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

Citations55
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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