Why does explaining help learning? Insight from an explanation impairment effect
Notice bibliographique
Résumé
Luminescent solar concentrators (LSCs) appear as candidates to enhance the performance of photovoltaic (PV) cells and contribute to reduce the size of PV systems, decreasing, therefore, the amount of material needed and thus the cost associated with energy conversion. One way to maximize the device performance is to explore near-infrared (NIR)-emitting centers, resonant with the maximum optical response of the most common Si-based PV cells. Nevertheless, very few examples in the literature demonstrate the feasibility of fabricating LSCs emitting in the NIR region. In this work, NIR-emitting LSCs are reported using silicon 2,3-naphthalocyanine bis(trihexylsilyloxide) (SiNc or NIR775) immobilized in an organic-inorganic tri-ureasil matrix (t-U(5000)). The photophysical properties of the SiNc dye incorporated into the tri-ureasil host closely resembled those of SiNc in tetrahydrofuran solution (an absolute emission quantum yield of ∼0.17 and a fluorescence lifetime of ∼3.6 ns). The LSC coupled to a Si-based PV device revealed an optical conversion efficiency of ∼1.5%, which is among the largest values known in the literature for NIR-emitting LSCs. The LSCs were posteriorly coupled to a Si-based commercial PV cell, and the synergy between the t-U(5000) and SiNc molecules enabled an effective increase in the external quantum efficiency of PV cells, exceeding 20% in the SiNc absorption region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».