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Enregistrement W4251472969 · doi:10.1002/047134608x.w3160.pub2

Organic Semiconductor Devices

2014· other· en· W4251472969 sur OpenAlexaff
M. Jamal Deen

Notice bibliographique

RevueWiley Encyclopedia of Electrical and Electronics Engineering · 2014
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOrganic Electronics and Photovoltaics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganic semiconductorMaterials scienceElectronicsSemiconductorTransistorOptoelectronicsLight-emitting diodePhotonicsDiodeNanotechnologyPrinted electronicsOLEDElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past few decades, the applications of organic or polymeric semiconductors in photonics, electronics and optoelectronics have advanced significantly. This has been primarily because of improvements in the quality organic/polymeric materials after processing, as well as the processing techniques and technologies. For example, roll‐to‐roll, sheet‐to‐sheet or printing technologies are being proposed as suitable manufacturing candidates because they can be carried out at room temperature, do not require the kind of clean room environment needed for traditional semiconductor manufacturing, and are very suitable for very low‐cost, high volume production. In this article, we concentrated on four types of organic semiconductor devices. Because of their huge commercial potential, a significant part of the article is devoted to light‐emitting diodes (LEDs) made either with polymers or organic semiconductor materials. To improve the linewidth and enhance the efficiency of the LEDs, microcavities are discussed And for active display driver transistors and other electronic applications, thin‐film transistors with organic semiconductors and all‐organic transistors are described. Finally, photovoltaic cells, photodiodes, and metal–organic semiconductor junctions are discussed.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,015

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,167 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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