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Enregistrement W2989190396 · doi:10.1021/acsomega.9b02666

Hybrid Color-Tunable Polymer Light-Emitting Diodes Using Electrospraying

2019· article· en· W2989190396 sur OpenAlexafffund
Xiaohang Guo, Jaime Benavides, Debika Banerjee, Francois Roy-Moisan, Sylvain G. Cloutier

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésMaterials scienceFabricationOptoelectronicsDiodePolymerMicroparticleLight-emitting diodeQuantum efficiencyOLEDLayer (electronics)NanotechnologyChemical engineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a new paradigm in polymer light-emitting diode (PLED) fabrication by using a uniform electrosprayed microparticle film as the active layer. Among the seven electrospraying parameters analyzed, three crucial parameters are statistically identified and optimized to obtain thin electrosprayed microparticle layers. Using optimized electrospraying conditions, single-color red-emitting PLED (MEH-PPV) with a peak current density of 16.1 mA/mm2 under a 13.5 V bias and a peak external quantum efficiency of 3.2% are successfully fabricated. Finally, a combinatorial approach is implemented using both MEH-PPV (red-emitting) and F8BT (green-emitting) polymer microparticles at different mixing ratios to tune the emission spectrum of the devices. As such, it has been demonstrated that hybrid multilayer films using different organic materials with nonorthogonal solvents can be produced using this new approach. The parameter analysis and color-tunable properties pave the way towards white light PLED fabrication.

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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,865

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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