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Enregistrement W2882247332 · doi:10.1002/slct.201800762

Low‐Bandgap Terpolymers for High‐Gain Photodiodes with High Detectivity and Responsivity from 300 nm to 1600 nm

2018· article· en· W2882247332 sur OpenAlexaff
Jinfeng Han, Dezhi Yang, Liuyong Hu, Dongge Ma, Wenqiang Qiao, Zhi Yuan Wang

Notice bibliographique

RevueChemistrySelect · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOrganic Electronics and Photovoltaics
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésResponsivityPhotodiodePhotocurrentOptoelectronicsMaterials sciencePhotodetectorSpecific detectivityActive layerDark currentBand gapLayer (electronics)OpticsNanotechnologyPhysicsThin-film transistor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Three strong electron‐withdrawing monomers and one electron‐donating monomer were chosen by design to impart some desirable properties to the target terpolymers (P1‐P3) for use in the photodiodes, such as strong donor‐acceptor charge transfer, low bandgap, high mobility and good film morphology. Photodiodes with a device structure of ITO/ZnO/active layer/BCP/Al exhibited a significant increase of EQE only under forward bias. In particular, the P2‐based device had the specific detectivity greater than 10 13 Jones from 330 nm to 1060 nm and 10 11 Jones from 300 nm to 1600 nm under 0.5 V and linear dynamic range over 100 dB under 2.0 V. In comparison, after the UV light treatment to the ZnO layer, the P2‐based photodiodes exhibited a high gain in photocurrent under both forward and reverse bias and had specific detectivity above 10 13 Jones at 320–1140 nm, 10 12 Jones at 300–1460 nm and 10 11 Jones at 300–1600 nm under 0.5 V. Our work has firstly demonstrated that high gain and high detectivity in polymer photodetector could be readily achieved under forward bias without the UV light treatment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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