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Enregistrement W3030196633 · doi:10.3390/polym12061231

Controlled Synthesis of Poly(pentafluorostyrene-ran-methyl methacrylate) Copolymers by Nitroxide Mediated Polymerization and Their Use as Dielectric Layers in Organic Thin-film Transistors

2020· article· en· W3030196633 sur OpenAlexafffund
Alexander J. Peltekoff, Mathieu N. Tousignant, Victoria E. Hiller, Owen A. Melville, Benoît H. Lessard

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOrganic Electronics and Photovoltaics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésMaterials scienceCopolymerDielectricMethyl methacrylateDielectric spectroscopyGate dielectricPolymerizationOrganic field-effect transistorPolymerThin-film transistorThin filmNitroxide mediated radical polymerizationChemical engineeringPolymer chemistryField-effect transistorElectrodeComposite materialTransistorRadical polymerizationOptoelectronicsNanotechnologyLayer (electronics)Chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A library of statistically random pentafluorostyrene (PFS) and methyl methacrylate (MMA) copolymers with narrow molecular weight distributions was produced, using nitroxide mediated polymerization (NMP) to study the effect of polymer composition on the performance of bottom-gate top-contact organic thin-film transistors, when utilized as the dielectric medium. Contact angle measurements confirmed the ability to tune the surface properties of copolymer thin films through variation of its PFS/MMA composition, while impedance spectroscopy determined the effect of this variation on dielectric properties. Bottom-gate, top-contact copper phthalocyanine (CuPc) based organic thin-film transistors were fabricated using the random copolymers as a dielectric layer. We found that increasing the PFS content led to increased field-effect mobility, until a point after which the CuPc no longer adhered to the polymer dielectric.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,031
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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