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Enregistrement W2913005935 · doi:10.1002/aenm.201803354

Zwitterions for Organic/Perovskite Solar Cells, Light‐Emitting Devices, and Lithium Ion Batteries: Recent Progress and Perspectives

2019· article· en· W2913005935 sur OpenAlexaff
Amjad Islam, Jianguo Li, Muhammad Pervaiz, Zheng‐Hong Lu, Mohini Sain, Lihui Chen, Xinhua Ouyang

Notice bibliographique

RevueAdvanced Energy Materials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFujian Agriculture and Forestry UniversityNatural Science Foundation of Fujian ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésZwitterionMaterials sciencePerovskite (structure)Lithium (medication)OLEDElectrolyteOrganic solar cellNanotechnologyElectrodeChemical engineeringPolymerChemistryLayer (electronics)Organic chemistryMoleculeComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Zwitterions, a class of materials that contain covalently bonded cations and anions, have been extensively studied in the past decades owing to their special features, such as excellent solubility in polar solvents, for solution processing and dipole formation for the transfer of carriers and ions. Recently, zwitterions have been developed as electrode modifiers for organic solar cells (OSCs), perovskite solar cells (PVSCs), and organic light‐emitting devices (OLEDs), as well as electrolyte additives for lithium ion batteries (LIBs). With the rapid advances of zwitterionic materials, high‐performance devices have been constructed with enhanced efficiencies by introducing them as interface layers and electrolyte additives. In this review, recent progress in OSCs, PVSCs, OLEDs, and LIBs by using zwitterions is highlighted. The authors also elaborate the role of various zwitterionic materials as interfacial layers and additives for highly efficient OSCs, PVSCs, OLEDs, and LIBs. This article presents an overview of device performance of zwitterionic materials. The structure–property relationship is also discussed. Finally, the prospects of zwitterion materials are also addressed.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,200 · 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.

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

Citations102
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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