Enhanced Thermoelectric Properties for PEDOT:PSS/Undoped Ge Thin‐Film Bilayered Heterostructures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Modulation doping is one of the strategies to improve thermoelectric power factors of nanocomposites and thin‐film bilayered heterostructures by effectively increasing electrical conductivity. Here, it is reported that thin‐film heterostructures of heavily doped p‐type organic conducting polymer, poly(3,4‐ethylenedioxythiophene):poly(styrenesulfonate) (PEDOT:PSS) and undoped thin‐film Ge can enhance thermoelectric power factor by modulation doping. The maximum power factor and Seebeck coefficient of the bilayered heterostructures are 154 µW m−1 K−2 and 398 µV K−1, respectively, corresponding to 47‐fold and 41‐fold increases compared to those of bulk PEDOT:PSS and 64‐fold increase compared to power factor of undoped Ge. The enhancements in power factor and Seebeck coefficient are quantitatively described by the hole transfer from PEDOT:PSS to Ge, which takes into account the band alignment at the interface detected by Kraut's method. Agreement between the simulation and experiment results also implies predictability of thermoelectric performances of nanoscale bilayered heterostructures in general, when band offset, Fermi level, and individual electronic properties are available. This work can be further extended to predict performance of other nanoscale combinations of thermoelectric and other electronic materials in general.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».