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Enregistrement W2899729104 · doi:10.1016/j.isci.2018.11.014

Solution-Deposited Solid-State Electrochromic Windows

2018· article· en· W2899729104 sur OpenAlexafffund
Wei Cheng, Marta Moreno-González, Ke Hu, Caroline Krzyszkowski, David Dvořák, David M. Weekes, Brian Tam, Curtis P. Berlinguette

Notice bibliographique

RevueiScience · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueTransition Metal Oxide Nanomaterials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesStewart Blusson Quantum Matter Institute, University of British ColumbiaCanada Research ChairsCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésElectrochromismAmorphous solidMaterials scienceElectrodeOxideNanotechnologySolid-stateDeposition (geology)Electrochromic devicesChemical engineeringOptoelectronicsChemistryMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Commercially available electrochromic (EC) windows are based on solid-state devices in which WO3 and NiOx films commonly serve as the EC and counter electrode layers, respectively. These metal oxide layers are typically physically deposited under vacuum, a time- and capital-intensive process when using rigid substrates. Herein we report a facile solution deposition method for producing amorphous WO3 and NiOx layers that prove to be effective materials for a solid-state EC device. The full device containing these solution-processed layers demonstrates performance metrics that meet or exceed the benchmark set by devices containing physically deposited layers of the same compositions. The superior EC performance measured for our devices is attributed to the amorphous nature of the NiOx produced by the solution-based photodeposition method, which yields a more effective ion storage counter electrode relative to the crystalline NiOx layers that are more widely used. This versatile method yields a distinctive approach for constructing EC windows.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,005

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,253 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations51
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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