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Enregistrement W2798217881 · doi:10.22215/etd/2013-10048

Characterization of a PEDOT:PSS Electrolytic Device Using an in situ Spectroelectrochemical Technique

2013· dissertation· en· W2798217881 sur OpenAlexaff
Eduardo Barrera Ramirez

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueConducting polymers and applications
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPEDOT:PSSMaterials scienceConductivityElectrolyteDopingLithium (medication)AttenuationConductive polymerConductancePolymerOptoelectronicsElectrodeCondensed matter physicsComposite materialOpticsChemistryPhysical chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PEDOT:PSS, a conjugated polymer, has demonstrated great potential in emerging applications due to its variable conductivity and spectral attenuation. However, it is necessary to understand the relationship between these properties and the doping state of PEDOT:PSS. This work uses an in situ spectroelectrochemical experiment to measure conductance and spectral attenuation of PEDOT:PSS while being dedoped quasistatically with lithium ions. Results show a reversible decrease in conductivity during dedoping with a maximum on/off ratio of 2500. The relationship between conductivity and doping state displays a sigmoidal shape with minimum conductivity at ~1.2mC of intercalated charge. Migration speed of lithium through PEDOT:PSS was found to have a power-law speed-time relationship, where the exponent was on average 0.715 for applied voltages of 2V-5V. This work provides important parameters to facilitate simulation of complex PEDOT:PSS polymer-electrolyte 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 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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,892

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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