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Enregistrement W3006524181 · doi:10.1021/acs.nanolett.9b05088

Plasmochromic Nanocavity Dynamic Light Color Switching

2020· article· en· W3006524181 sur OpenAlexafffund
Eric Hopmann, A. Y. Elezzabi

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésMaterials scienceElectrochromismOptoelectronicsChromaticityPlasmonOptical switchTungsten trioxideOpticsWavelengthSurface plasmon resonanceModulation (music)TungstenChemistryElectrodeNanotechnologyNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Static plasmonic metal–insulator–nanohole (MIN) cavities have been shown to create high chromaticity spectral colors for display applications. While on–off switching of said devices has been demonstrated, introducing active control over the spectral color of a single cavity is an ongoing challenge. Electrochromic oxides such as tungsten oxide (WO3) offer the possibility to tune their refractive index (2.1–1.8) and extinction (0–0.5) upon ion insertion, allowing active control over resonance conditions for MIN based devices. In combination with the dynamic change in the WO3 layer, the utilization of a plasmonic superstructure allows creation of well-defined spectral reflection of the nanocavity. Here, we employ inorganic, electrochromic WO3 as the tunable dielectric in a MIN nanocavity, resulting in a theoretically achievable resonance wavelength modulation from 601 to 505 nm, while maintaining 35% of reflectance intensity. Experimental values for the spectral modulation result in a 64 nm shift of peak wavelength with high reproducibility and fast switching speed. Remarkably, the introduced device shows electrochemical stability over 100 switching cycles while most of the intercalated charge can be regained (91.1%), leading to low power consumption (5.6 mW/cm–2).

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,708
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)0,0000,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations87
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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