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Enregistrement W3123385821 · doi:10.1021/acsenergylett.0c02573

Perovskite Single-Crystal Solar Cells: Going Forward

2021· article· en· W3123385821 sur OpenAlexfundno aff
Bekir Türedi, Vishal Yeddu, Xiaopeng Zheng, Do Young Kim, Osman M. Bakr, Makhsud I. Saidaminov

Notice bibliographique

RevueACS Energy Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKing Abdullah University of Science and Technology
Mots-clésPerovskite (structure)Materials scienceEngineering physicsAstrobiologyNanotechnologyChemistryPhysicsCrystallography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most efficient perovskite solar cells are based on polycrystalline thin films; however, substantial structural disorder and defective grain boundaries place a limit on their performance. Perovskite single crystals are free of grain boundaries, leading to significantly low defect densities, and thus hold promise for high-efficiency photovoltaics. However, the surfaces of perovskite single crystals present a major performance bottleneck because they possess a higher density of traps than the bulk. Hence, it is crucial to understand and control the surface trap population to fully exploit perovskite single crystals. This Perspective highlights the importance of surface-trap management in unleashing the potential of perovskite single-crystal photovoltaics and discusses strategies to take this technology beyond the proof-of-concept stage.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,010
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,006

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,160 · 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
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

Citations119
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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