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Enregistrement W2762343173 · doi:10.1021/acs.nanolett.7b03294

Nonmonotonic Dependence of Auger Recombination Rate on Shell Thickness for CdSe/CdS Core/Shell Nanoplatelets

2017· article· en· W2762343173 sur OpenAlexafffund
Matthew Pelton, Jordan J. Andrews, Igor Fedin, Dmitri V. Talapin, Haixu Leng, Stephen K. O’Leary

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDivision of ChemistryNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOffice of ScienceDivision of Materials ResearchU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésAuger effectAugerNanocrystalQuantum dotPhotoluminescenceRecombinationMaterials scienceMonolayerShell (structure)Core (optical fiber)ColloidExcitationDiodeSemiconductorMolecular physicsOptoelectronicsAtomic physicsChemistryNanotechnologyPhysicsPhysical chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nonradiative Auger recombination limits the efficiency with which colloidal semiconductor nanocrystals can emit light when they are subjected to strong excitation, with important implications for the application of the nanocrystals in light-emitting diodes and lasers. This has motivated attempts to engineer the structure of the nanocrystals to minimize Auger rates. Here, we study Auger recombination rates in CdSe/CdS core/shell nanoplatelets, or colloidal quantum wells. Using time-resolved photoluminescence measurements, we show that the rate of biexcitonic Auger recombination has a nonmonotonic dependence on the shell thickness, initially decreasing, reaching a minimum for shells with thickness of 2-4 monolayers, and then increasing with further increases in the shell thickness. This nonmonotonic behavior has not been observed previously for biexcitonic recombination in quantum dots, most likely due to inhomogeneous broadening that is not present for the nanoplatelets.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,698

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations54
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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