Graphene induced electrical percolation enables more efficient charge transport at a hybrid organic semiconductor/graphene interface
Notice bibliographique
Résumé
Self-assembly of semiconducting polymer chains during crystallization from a liquid or melt dictates to a large degree the electronic properties of the resulting solid film. However, it is still unclear how charge transport pathways are created during crystallization. Here, we performed complementary in situ electrical measurements and synchrotron grazing incidence X-ray diffraction (GIXD), during slow cooling from the melt of highly regio-regular poly(3-hexylthiophene) (P3HT) films deposited on both graphene and on silicon. Two different charge transport mechanisms were identified, and were correlated to the difference in crystallites' orientations and overall amount of crystallites in the films on each surface as molecular self-assembly proceeded. On silicon, a weak charge transport was enabled as soon as the first edge-on lamellae formed, and further increased with the higher amount of crystallites (predominantly edge-on and randomly oriented lamellae) during cooling. On graphene however, the current remained low until a minimum amount of crystallites was reached, at which point interconnection of conducting units (face-on, randomly oriented lamellae and tie-chains) formed percolated conducting pathways across the film. This lead to a sudden rapid increase in current by ≈10 fold, and strongly enhanced charge transport, despite a much lower amount of crystallites than on silicon.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».