Molecularly Engineered Near‐Infrared Light‐Emitting Electrochemical Cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The development of near‐infrared (NIR) luminescent materials has emerged as a promising research field with important applications in solid‐state lighting (SSL), night‐vision‐readable displays, and the telecommunication industry. Over the past two decades, remarkable advances in the development of light‐emitting electrochemical cells (LECs) have stunned the SSL community, which has in turn driven the quest for new classes of stable, more efficient NIR emissive molecules. In this review, an overview of the state of the art in the field of near‐infrared light‐emitting electrochemical cells (NIR‐LEC) is provided based on three families of emissive compounds developed over the past 25 years: i) transition metal complexes, ii) ionic polymers, and iii) host–guest materials. In this context, ionic and conductive emitters are particularly attractive since their emission can be tuned via molecular design, which involves varying the chemical nature and substitution pattern of their ancillary ligands. Herein, the challenges and current limitations of the latter approach are highlighted, particularly with respect to developing NIR‐LECs with high external quantum efficiencies. Finally, useful guidelines for the discovery of new, efficient emitters for tailored NIR‐LEC applications are presented, together with an outlook towards the design of new NIR‐SSL materials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».