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Enregistrement W3193337166 · doi:10.1002/advs.202101125

Quantum Dot Self‐Assembly Enables Low‐Threshold Lasing

2021· article· en· W3193337166 sur OpenAlexafffund
Chun Zhou, João M. Pina, Tong Zhu, Darshan H. Parmar, Hao Chang, Jie Yu, Fanglong Yuan, Golam Bappi, Yi Hou, Xiaopeng Zheng, Jehad Abed, Hao Chen, Jian Zhang, Yuan Gao, Bin Chen, Ya‐Kun Wang, Haijie Chen, Tianju Zhang, Sjoerd Hoogland, Makhsud I. Saidaminov, Liaoxin Sun, Osman M. Bakr, Hongxing Dong, Long Zhang, Edward H. Sargent

Notice bibliographique

RevueAdvanced Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaGovernment of CanadaCanadian Light Source
Mots-clésLasing thresholdQuantum dotMaterials scienceDelocalized electronFemtosecondNanosecondOptoelectronicsAuger effectPhotoexcitationPhotoluminescenceExcitonLaserNanotechnologyPhysicsOpticsCondensed matter physicsAtomic physicsAugerExcited state

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Perovskite quantum dots (QDs) are of interest for solution‐processed lasers; however, their short Auger lifetime has limited lasing operation principally to the femtosecond temporal regime the photoexcitation levels to achieve optical gain threshold are up to two orders of magnitude higher in the nanosecond regime than in the femtosecond. Here the authors report QD superlattices in which the gain medium facilitates excitonic delocalization to decrease Auger recombination and in which the macroscopic dimensions of the structures provide the optical feedback required for lasing. The authors develope a self‐assembly strategy that relies on sodiumd—an assembly director that passivates the surface of the QDs and induces self‐assembly to form ordered three‐dimensional cubic structures. A density functional theory model that accounts for the attraction forces between QDs allows to explain self‐assembly and superlattice formation. Compared to conventional organic‐ligand‐passivated QDs, sodium enables higher attractive forces, ultimately leading to the formation of micron‐length scale structures and the optical faceting required for feedback. Simultaneously, the decreased inter‐dot distance enabled by the new ligand enhances exciton delocalization among QDs, as demonstrated by the dynamically red‐shifted photoluminescence. These structures function as the lasing cavity and the gain medium, enabling nanosecond‐sustained lasing with a threshold of 25 µJ cm–2.

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations59
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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