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Enregistrement W2560130210 · doi:10.1021/acsenergylett.6b00612

Graphene Oxide Shells on Plasmonic Nanostructures Lead to High-Performance Photovoltaics: A Model Study Based on Dye-Sensitized Solar Cells

2016· article· en· W2560130210 sur OpenAlexaff
Yoon Hee Jang, Adila Rani, Li Na Quan, Valerio Adinolfi, Pongsakorn Kanjanaboos, Olivier Ouellette, Taehwang Son, Yu Jin Jang, Kyungwha Chung, Hannah Kwon, Donghyun Kim, Dong Ha Kim, Edward H. Sargent

Notice bibliographique

RevueACS Energy Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation
Mots-clésMaterials sciencePhotocurrentGraphenePlasmonDye-sensitized solar cellPhotovoltaicsNanotechnologyEnergy conversion efficiencyOptoelectronicsPlasmonic solar cellPhotovoltaic systemSolar cellNanoparticlePlasmonic nanoparticlesHybrid solar cellNanostructurePolymer solar cellElectrodeChemistryElectrolyte

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The incorporation of plasmonic nanoparticles (NPs) into photovoltaic devices can increase light absorption and in turn improve solar cell performance. The graphene oxide-encapsulated gold NPs (Au@GO NPs) are designed and incorporated into photoanodes to demonstrate plasmonic dye-sensitized solar cells. The coupling between GO and the Au NPs has the beneficial effect of extending solar spectral utilization in the long-wavelength portion of the visible spectrum. In addition, GO encapsulation reduces charge recombination on the surface of the NPs and facilitates improved charge transport. As a result, champion devices with plasmonic photoanodes containing Au@GO NPs deliver a power conversion efficiency that reaches 9.1%. This corresponds to an enhancement in photocurrent and power conversion efficiency of 19 and 17%, respectively, compared to control 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 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations22
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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