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Enregistrement W2890734749 · doi:10.1117/12.2321146

Towards upscaling of organic photovoltaics using non-fullerene acceptors

2018· article· en· W2890734749 sur OpenAlexaff
Audrey Laventure, Gregory C. Welch, Cayley R. Harding, Edward Cieplechowicz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOrganic Electronics and Photovoltaics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganic solar cellDiimidePeryleneMaterials scienceAcceptorFullereneOrganic electronicsPolymerPolyethylene terephthalateCoatingNanotechnologyChemical engineeringOrganic chemistryChemistryMoleculeComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Herein, we present our current efforts on fundamental research towards large area organic photovoltaic devices using nonfullerene acceptors (NFAs). First, we present a short review of the main highlights of the state-of-the art in large-area organic solar cells (OSCs) coating. We then present our guidelines to prepare OSCs in an environmentally friendly way from the synthesis of the organic compounds to the choice of the solvent for the coating solutions and the actual OSCs coating. As a starting point, we paired a perylene diimide (PDI) acceptor, PDI2-EH, to the donor polymer PBDB-T to compare spin-coated and slot-die coated OSC devices. Considering the poor solubility of this bulk-heterojunction system in non-halogenated solvents, we focused our efforts to slot-die coat the soluble PDI2-EH acceptor on glass and polyethylene terephthalate (PET) substrates from non-halogenated solvents such as toluene, o-xylenes and anisole. We also explored the influence of different UV/ozone treatments for cleaning the PET substrates. Overall, this study presents practical considerations for laying foundations to proceed with an environmentally responsible upscale of OSC coatings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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