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Enregistrement W3036936269 · doi:10.1002/advs.202000894

Colloidal Quantum Dot Bulk Heterojunction Solids with Near‐Unity Charge Extraction Efficiency

2020· article· en· W3036936269 sur OpenAlexafffund
Min‐Jae Choi, Se‐Woong Baek, Seungjin Lee, Margherita Biondi, Chao Zheng, Petar Todorović́, Peicheng Li, Sjoerd Hoogland, Zheng‐Hong Lu, F. Pelayo Garcı́a de Arquer, Edward H. Sargent

Notice bibliographique

RevueAdvanced Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceOptoelectronicsDopingQuantum dotHeterojunctionCharge carrierBand gapAttenuation coefficientAbsorption (acoustics)Band offsetInfraredNanotechnologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Colloidal quantum dots (CQDs) are of interest for optoelectronic applications owing to their tunable properties and ease of processing. Large‐diameter CQDs offer optical response in the infrared (IR), beyond the bandgap of c‐Si and perovskites. The absorption coefficient of IR CQDs (≈10 4 cm −1 ) entails the need for micrometer‐thick films to maximize the absorption of IR light. This exceeds the thickness compatible with the efficient extraction of photogenerated carriers, a fact that limits device performance. Here, CQD bulk heterojunction solids are demonstrated that, with extended carrier transport length, enable efficient IR light harvesting. An in‐solution doping strategy for large‐diameter CQDs is devised that addresses the complex interplay between (100) facets and doping agents, enabling to control CQD doping, energetic configuration, and size homogeneity. The hetero‐offset between n ‐type CQDs and p ‐type CQDs is manipulated to drive the transfer of electrons and holes into distinct carrier extraction pathways. This enables to form active layers exceeding thicknesses of 700 nm without compromising open‐circuit voltage and fill factor. As a result, >90% charge extraction efficiency across the ultraviolet to IR range (350–1400 nm) is documented.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,931

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,235 · 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.

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

Citations45
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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