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Enregistrement W2769964017 · doi:10.1038/s41598-018-21531-6

Quantitative Analysis of Charge Distribution in Bi-Emissive layer White Organic Light-Emitting Diodes with Two Fluorescent Dopants

2018· article· en· W2769964017 sur OpenAlexaff
Ji Young Kim, Woo Young Kim

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOrganic Light-Emitting Diodes Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectroluminescenceOLEDMaterials scienceElectronDiodeOptoelectronicsDopantLight-emitting diodeLayer (electronics)ElectrodeMolecular physicsChemistryDopingPhysicsNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work seeks to establish a quantitative method which can estimate the holes and electrons ratio in the emission zones. We fabricated multilayered white organic light-emitting diodes (WOLEDs) with the device structure of ITO/NPB(80 nm)/MADN:BUBD-1(7%)(20 nm)/MADN:DCJTB(0.3%)(20 nm)/TPBi(X nm)/LiF(2 nm)/Al as a case study on the charge recombination distribution in the emissive layer. The result shows a trend in the charge recombination ratio depending on the electron transport layer thickness. We obtained an empirical relationship between electron transport layer thicknesses and emission ratio in EML. In addition, the electroluminescent spectra were analyzed by fitting a Gaussian distribution for the two emissive layers to calculate the intensity ratio of the energy transitions. The arrival time of hole and electrons from each electrode was determined using the thickness and mobility of TPBi as electron transport layer. From these initial results, we derived an empirical mechanism to meet with a linear relationship that can allow us to design custom- made WOLEDs.

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)0,002
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 enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,900

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,006
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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