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Enregistrement W3111179236 · doi:10.1002/admt.202000836

Large‐Area Electrochromic Devices on Flexible Polymer Substrates with High Optical Contrast and Enhanced Cycling Stability

2020· article· en· W3111179236 sur OpenAlexafffund
Sven Macher, Marco Schott, Martin Dontigny, Abdelbast Guerfi, Karim Zaghib, Uwe Posset, Peer Löbmann

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials Technologies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueConducting polymers and applications
Établissements canadiensHydro-Québec
Organismes subventionnairesHydro-QuébecEuropean Commission
Mots-clésElectrochromismMaterials sciencePrussian bluePEDOT:PSSElectrochromic devicesOptoelectronicsElectrodeNanotechnologyPolymerElectrochemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Large‐area electrochromic devices (ECDs) based on a cathodically‐coloring, side chain‐modified poly(3,4‐ethylene dioxythiophene) (PEDOT) derivative and anodically‐coloring Prussian blue (PB) are assembled by a customized sheet‐to‐sheet (S2S) lamination process. The ECDs with two complementary switching “half‐cells”, based on flexible PET‐ITO substrates, offer enhanced optical properties in terms of visible light transmission change (4–53%), contrast ratio (CR = 93.4) and color neutrality (L* = 77.9, a* = −5.9, b* = −0.6) in the bleached state. The cycling stability is monitored for up to 10 000 switching cycles (97% charge retention). The reported optical, electrochemical, and in operando (in situ) spectroelectrochemical data are obtained from small laboratory‐scale ECDs (active area: 5 × 5 cm 2 ). These results, the homogeneity of the large‐area devices and the scalability of the S2S lamination process are confirmed by measurements on the large ECDs with an active area of 45 × 65 cm 2 . This large‐area electrochromic film technology with high optical contrast and enhanced cycling stability offers an excellent perspective for further development and scale‐up towards pilot production and the commercialization of flexible ECDs upon their unique materials and processing characteristics.

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 enseignants0,001
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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations60
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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