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Enregistrement W3091614866 · doi:10.1039/d0cs00106f

Organic-based inverters: basic concepts, materials, novel architectures and applications

2020· review· en· W3091614866 sur OpenAlexafffund
Tim Leydecker, Zhiming Wang, Fabrizio Torricelli, Emanuele Orgiu

Notice bibliographique

RevueChemical Society Reviews · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOrganic Electronics and Photovoltaics
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaHigher Education Discipline Innovation ProjectRegione LombardiaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHorizon 2020 Framework ProgrammeUniversity of Electronic Science and Technology of China
Mots-clésElectronic circuitInverterOLEDComputer scienceTransistorNanotechnologyOrganic moleculesElectronic engineeringLayer (electronics)Electrical engineeringMaterials scienceEngineeringChemistryVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While organic materials have demonstrated industry-leading performances in a wide array of electronic applications (including OLEDs and OPVs), their use for integration into electronic circuits has been so far limited, in spite of their potential for portable, flexible, light-weight, low-cost applications. However, recent advances in organic (semi)conductors and novel designs in organic field-effect transistors and hybrid systems have reaffirmed the potential of organic logic circuits. This review article provides an overview of organic-based inverter operation and considers all aspects of such circuits including their active layer, processing methods, hybrid organic/inorganic inverters, novel architectures and potential applications.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations74
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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