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Enregistrement W2969568319 · doi:10.1039/c9ee02295c

A multi-objective optimization-based layer-by-layer blade-coating approach for organic solar cells: rational control of vertical stratification for high performance

2019· article· en· W2969568319 sur OpenAlexaff
Rui Sun, Jie Guo, Qiang Wu, Zhuohan Zhang, Wenyan Yang, Jing Guo, Mumin Shi, Yaohong Zhang, Simon Kahmann, Long Ye, Xuechen Jiao, Maria Antonietta Loi, Qing Shen, Harald Ade, Weihua Tang, Christoph J. Brabec, Jie Min

Notice bibliographique

RevueEnergy & Environmental Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOrganic Electronics and Photovoltaics
Établissements canadiensCarbon Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesDivision of Electrical, Communications and Cyber SystemsOffice of Naval ResearchNational Natural Science Foundation of ChinaDeutsche ForschungsgemeinschaftNorth Carolina State UniversityNational Science Foundation
Mots-clésLayer (electronics)CoatingBlade (archaeology)Stratification (seeds)Organic solar cellLayer by layerMaterials scienceMechanical engineeringProcess engineeringEngineeringNanotechnologyPhotovoltaic systemElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article analyzes and discusses a multi-objective optimization-based layer-by-layer blade-coating approach, which provides a new technology choice for large-scale manufacturing of organic solar cells.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations194
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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