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Enregistrement W3024071649 · doi:10.1149/ma2020-01161097mtgabs

(Invited) Luminescent Organic Solids with Unusual Exciton Multiplicity

2020· article· en· W3024071649 sur OpenAlexaff
Dmitrii F. Perepichka, Ehsan Hamzehpoor, Chenghao Liu

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOLEDPhosphorescenceExcited stateQuantum yieldSinglet stateLuminescenceMaterials sciencePhosphorExcitonOptoelectronicsPhotochemistrySinglet fissionSupramolecular chemistryOrganic electronicsPhotoluminescenceChemical physicsChemistryFluorescenceNanotechnologyAtomic physicsCrystal structureTransistorOpticsPhysicsCrystallographyCondensed matter physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High quantum yield luminescent organic solids are required for a number of optoelectronic applications, including organic light-emitting diodes (OLEDs) and transistors (OLETs), lasers, etc. The absolute majority of organic materials can only emit efficiently from their singlet excited states. Involving high-multiplicity states (such as triplets) in exciton dynamics has several established and potential benefits; it is required to overcome 25% theoretical efficiency in OLEDs and might enable various magneto-optical devices. We will report our recent findings of (i) purely organic (C, H, N, O only) room temperature phosphors[1] and (ii) stable free radical fluorophores with record-breaking efficiency of triplet and singlet emission, respectively. The lecture will discuss the molecular and supramolecular mechanisms in modulating the emission from high-spin excited states in organic solids. [1] E. Hamzehpoor, D. F. Perepichka, Crystal Engineering of Room Temperature Phosphorescence in Organic Solids, Angew. Chem. Int. Ed. 2019, DOI: 10.1002/anie.201913393

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,016

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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