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Enregistrement W3005849904 · doi:10.1002/adfm.201908762

Core/Shell Quantum Dots Solar Cells

2020· article· en· W3005849904 sur OpenAlexafffund
Gurpreet Singh Selopal, Haiguang Zhao, Zhiming Wang, Federico Rosei

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaUniversity of Electronic Science and Technology of ChinaHigher Education Discipline Innovation ProjectNatural Science Foundation of Shandong ProvinceCanada Foundation for InnovationUnited Nations Educational, Scientific and Cultural Organization
Mots-clésQuantum dotMaterials sciencePassivationSolar cellShell (structure)SemiconductorExcitonNanotechnologyOptoelectronicsMultiple exciton generationCore (optical fiber)Absorption (acoustics)Carrier lifetimeNanocrystalSiliconPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Semiconductor nanocrystals, the so‐called quantum dots (QDs), exhibit versatile optical and electrical properties. However, QDs possess high density of surface defects/traps due to the high surface‐to‐volume ratio, which act as nonradiative carrier recombination centers within the QDs, thereby deteriorating the overall solar cell performance. The surface passivation of QDs through the growth of an outer shell of different materials/compositions called “core/shell QDs” has proven to be an effective approach to reduce the surface defects and confinement potential, which can enable the broadening of the absorption spectrum, accelerate the carrier transfer, and reduce exciton recombination loss. Here, the recent research developments in the tailoring of the structure of core/shell QDs to tune exciton dynamics so as to improve solar cell performance are summarized. The role of band alignment of core and shell materials, core size, shell thickness/compositions, and interface engineering of core/thick shell called “giant” QDs on electron–hole spatial separation, carrier transport, and confinement potential, before and after grafting on the carrier scavengers (semiconductor/electrolyte), is described. Then, the solar cell performance based on core/shell QDs is introduced. Finally, an outlook for the rational design of core/shell QDs is provided, which can further promote the development of high‐efficiency and stable QD sensitized 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,001

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations217
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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