MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3177452398 · doi:10.1109/tnano.2021.3090038

Emission and Decay Lifetime Tunability in Less-Toxic Quaternary ZnCuInS Quantum Dots

2021· article· en· W3177452398 sur OpenAlexaff
Yaxin Zheng, Bahareh Sadeghimakki, Jacob A.L. Brunning, Evan M. Piano, Siva Sivoththaman

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Nanotechnology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum dotMaterials sciencePassivationPhotoluminescenceNanomaterialsTernary operationNanotechnologyCrystallinityNanocrystalOptoelectronicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the increasing need for the use of safer nanomaterials in the electronic and optoelectronic sectors, there is a growing emphasis on the development of less-toxic quantum dots (QD) as replacements for traditional cadmium or lead-based QD technologies. Although the ternary Cu-In-S (CIS) QDs have gained prominence due to their advantageous optical properties and unique tunability, their intrinsically defective structures present some drawbacks for device applications. A one-pot, high-throughput process was developed to synthesize quaternary Zn-Cu-In-S (ZCIS) QDs, which show higher structural crystallinity and lattice stability. Stoichiometric variation was explored to determine its impact on QD optical and structural properties. It was found that the trial-cationic structure of the quaternary ZCIS QDs allowed further variation and flexibility of QD properties. Induction of Cu deficiency via In- or Zn-excess precursor ratios improved photoluminescence (PL) intensity and structural stability. ZnS overcoating was investigated, but it was found that the Zn-containing ZCIS cores, which are more stable than core CIS QDs, benefitted only minimally from Zn-passivation. The highly emissive quaternary QDs produced through this scalable synthesis procedure are widely tunable and functionalizable, capable of emission from 564-650 nm, and with a high lifetime up to 159 ns, making them more suitable for a variety of device 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 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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on NanotechnologyMême sujetQuantum Dots Synthesis And PropertiesTravaux en français237 207