Are Substitutes to Cd-Based Quantum Dots in Displays More Sustainable, Effective, and Cost Competitive? An Alternatives Assessment Approach
Notice bibliographique
Résumé
Light emissive organics and inorganic nanoparticles are substance classes competing for applications in displays in the form of organic light emitting diodes (OLEDs) and quantum LEDs (QLEDs), respectively. Upcoming substance classes, perovskites and Q-OLED displays, also contain novel nanomaterials and organics for these applications. However, the safety and viability of these emissive substances is difficult to assess quickly and broadly because of their complexity, their inherently different structures, and their rapid evolution in the literature. We propose the use of an alternatives assessment focusing on hazard, cost, and performance, so as to compare these possible substitute substances, with incombent cadmium-containing quantum dots. This assessment type is used in industry and government to inform chemical substitution. It uses available information, while pointing out important data gaps for decision-making. The cost assessment highlights competitiveness of OLEDs because of the low amounts needed in their application for display, but performance assessments do not identify a preferred alternative. The hazard results indicate that there is no clear alternative either, with each novel nanomaterial or organic substance having different negative aspects. These results identify the need for a low-hazard high-performing alternative substance, and the assessment provides a framework for researchers to evaluate their own novel substances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».