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Enregistrement W3080292565 · doi:10.1038/s41467-020-18006-6

High-performance p-channel transistors with transparent Zn doped-CuI

2020· article· en· W3080292565 sur OpenAlexaff
Ao Liu, Huihui Zhu, Won‐Tae Park, Sejun Kim, Hyungjun Kim, Myung‐Gil Kim, Yong‐Young Noh

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThin-Film Transistor Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSamsungMinistry of Science and ICT, South KoreaNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation
Mots-clésMaterials scienceOptoelectronicsThin-film transistorTransistorSemiconductorDopingElectronic circuitNanotechnologyElectrical engineeringLayer (electronics)Voltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract ‘Ideal’ transparent p -type semiconductors are required for the integration of high-performance thin-film transistors (TFTs) and circuits. Although CuI has recently attracted attention owing to its excellent opto-electrical properties, solution processability, and low-temperature synthesis, the uncontrolled copper vacancy generation and subsequent excessive hole doping hinder its use as a semiconductor material in TFT devices. In this study, we propose a doping approach through soft chemical solution process and transparent p -type Zn-doped CuI semiconductor for high-performance TFTs and circuits. The optimised TFTs annealed at 80 °C exhibit a high hole mobility of over 5 cm 2 V −1 s −1 and high on/off current ratio of ~10 7 with good operational stability and reproducibility. The CuI:Zn semiconductors show intrinsic advantages for next-generation TFT applications and wider applications in optoelectronics and energy conversion/storage devices. This study paves the way for the realisation of transparent, flexible, and large-area integrated circuits combined with n -type metal-oxide semiconductor.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations164
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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