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Enregistrement W2525221167 · doi:10.1021/acs.nanolett.6b03059

Atomistic Design of CdSe/CdS Core–Shell Quantum Dots with Suppressed Auger Recombination

2016· article· en· W2525221167 sur OpenAlexafffund
Ankit Jain, Oleksandr Voznyy, Sjoerd Hoogland, Marek Korkusiński, Paweł Hawrylak, Edward H. Sargent

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensUniversity of OttawaNational Research Council CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Ottawa
Mots-clésQuantum dotAuger effectRecombinationNanocrystalCore (optical fiber)Materials scienceAugerShell (structure)Chemical physicsNanotechnologyOptoelectronicsPhysicsAtomic physicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We design quasi-type-II CdSe/CdS core-shell colloidal quantum dots (CQDs) exhibiting a suppressed Auger recombination rate. We do so using fully atomistic tight-binding wave functions and microscopic Coulomb interactions. The recombination rate as a function of the core and shell size and shape is tested against experiments. Because of a higher density of deep hole states and stronger hole confinement, Auger recombination is found to be up to six times faster for positive trions compared to negative ones in 4 nm core/10 nm shell CQDs. Soft-confinement at the interface results in weak suppression of Auger recombination compared to same-bandgap sharp-interface CQDs. We find that the suppression is due to increased volume of the core resulting in delocalization of the wave functions, rather than due to soft-confinement itself. We show that our results are consistent with previous effective mass models with the same system parameters. Increasing the dot volume remains the most efficient way to suppress Auger recombination. We predict that a 4-fold suppression of Auger recombination can be achieved in 10 nm CQDs by increasing the core volume by using rodlike cores embedded in thick shells.

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 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations62
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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