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Enregistrement W2905943557 · doi:10.24102/ijes.v7i2.909

Formation of Hierarchical Zinc Oxide Nanostructures for Solar Energy Converters and Photovoltaics

2018· article· en· W2905943557 sur OpenAlexvenueno aff
Lavrynenko S.N.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environment and Sustainability · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueZnO doping and properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaicsZincMaterials scienceConvertersNanostructurePhotovoltaic systemNanotechnologySolar energySolar energy conversionEngineering physicsMetallurgyEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zinc oxide is a promising material for the fabrication of thin film layers for a new generation of photovoltaic devices and solar thermal collectors, due to the unique optical and electrical properties as well as the propensity to form fil­amentous one-dimensional submicron structures, namely nanowires, nanorods, nanotubes, nanobelts, and hierarchical nanostructures with developed surface and projected superhydrophobicity. We identified the possibility for a develop­ment of planar single-layer antireflection coatings and/or arrays of nanorods of this material as having the shape of hexagonal prisms, and demonstrating the moth eye effect on the substrates of transparent conductive tin dioxide and on silicon wafers with embedded homojunctions. The optimization of the pulsed electrodeposition of zinc oxide arrays adjust the size of parabolic nanonipples for the implementation of antireflection coatings with the moth eye effect on var­ious substrates, including flexible. The antireflection coatings will be developed for thin-film photovoltaic devices of substrate configuration based on kesterite, tin sulphide, and fullerene layers, for the cadmium telluride based photovoltaic cells with bilateral sensitivity of superstrate configuration on the flexible sub­strates and for optoelectronic devices based on zinc selenide for the ultraviolet spectra.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, 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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