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Enregistrement W3108497636 · doi:10.1039/d0cp04950f

Interpreting time-resolved photoluminescence of perovskite materials

2020· article· en· W3108497636 sur OpenAlexaff
Emmanuel V. Péan, Stoichko D. Dimitrov, Catherine S. P. De Castro, Matthew L. Davies

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesInnovate UKEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésPhotoluminescencePerovskite (structure)FluenceExcitationMaterials sciencePhysicsOpticsChemistryOptoelectronicsCrystallographyQuantum mechanicsLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Time-resolved photoluminescence (TRPL) spectroscopy is a powerful technique to investigate excited charge carrier recombinations in semiconductors and molecular systems. The analysis of the TRPL decays of many molecular systems (e.g. molecules and organic materials) is usually fairly straightfoward and can be fitted with an exponential function allowing extraction of the rate constants. Due to the non-excitonic nature of charge carriers in lead halide perovskite materials coupled with the presence of localised trap states in their band-gap, the TRPL of these materials is much more complicated to interpret. Here we discuss two models used in the literature to simulate charge carrier recombinations and TRPL in perovskites. These models consider the bimolecular nature of direct electron-hole recombination but differ in their treatment of trap-mediated recombination with one model describing trapping as a monomolecular process whereas the other as a bimolecular process between free carriers and the available trap states. In comparison, the classical analysis of perovskite TRPL decay curves (using a sum of exponentials) can lead to misinterpretation. Here we offer some recommendations for meaningful measurements of lead halide perovskite thin-films. The fluence dependence as well as charge carrier accumulation due to incomplete depopulation of all photoexcited carriers between consecutive excitation pulses are discussed for both models.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations260
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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