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Enregistrement W4206961302 · doi:10.1109/nmdc50713.2021.9677525

Engineering surface ligands on colloidal quantum dots for solar energy harvesting

2021· article· en· W4206961302 sur OpenAlexaff
X. Wang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChalcogenideQuantum dotHomojunctionMaterials scienceNanoparticleNanotechnologyLigand (biochemistry)OptoelectronicsChemistryDoping

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary form only given, as follows. The complete presentation was not made available for publication as part of the conference proceedings. Colloidal quantum dots (CQDs) can be solution-processed and obtained in low cost and large quantity, and CQD-based devices have been reported in many applications. Here we will showcase our recent works on chalcogenide CQDs for applications in solar energy harvesting. The surfaces of highly monodispersed chalcogenide CQDs (i.e. PbS, CdSe) are covered with long-chain molecular ligands. These surface ligands stabilize CQDs in organic solvents but need to be replaced with short-chain molecules, even single atoms, in applications where fast charge transport between CQDs is required. If this ligand exchange process happens when forming CQD solids in the device, it is called solid-state ligand exchange (SSLE). We have demonstrated CQD-based flexible touch sensors [1], narrow-band photodetectors [2], ultrafast photodiodes [3] and solar cells [4] using SSLE. The long-chain ligands can also be exchanged to short ones in organic solvents, and this solution-phase ligand exchange (SPLE) method provides better charge transport and more flexibility for engineering CQDs into devices [5]. In the presentation, we will discuss two applications of SPLE-produced CQDs for solar energy harvesting - PbS CQDs for homojunction solar cells [6] and CdSeS/ZnS core-shell CQDs for luminescent solar concentrators [7].

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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)0,0030,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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