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Enregistrement W4285400060 · doi:10.1149/ma2022-01201079mtgabs

(Invited) Realizing Narrow Bandwidth Visible Photoluminescence from Colloidal Silicon Quantum Dots

2022· article· en· W4285400060 sur OpenAlexaff
Jonathan G. C. Veinot

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicon Nanostructures and Photoluminescence
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotoluminescenceOptoelectronicsQuantum dotMaterials scienceLuminescenceLight-emitting diodeQuantum yieldNanotechnologyDiodeSiliconLight emissionVisible spectrumFluorescenceOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantum dot light-emitting diodes (QD-LEDs) are an attractive alternative to organic light-emitting diodes (OLEDs) that have attracted attention for next generation optoelectronic devices due to their high colour-saturated photoluminescence, processability, and stability. Existing QD-LEDs often employ toxic or rare metals (e.g., Cd, Pb, In, etc.). Although colloidal silicon quantum dots (SiQDs) are an attractive alternative because of their abundance, biocompatibility and tailorable surface chemistry, tuning their luminescence throughout the visible spectrum can be challenging. Furthermore, SiQD emission shows a comparatively wide bandwidth that is a consequence of the inherent properties of the Si band structure. As a result the narrowing SiQD luminescence is not readily achieved by straightforward size selection methods used for other quantum dots. One alternative approach is to prepare optical cavities that preferentially select specific emission wavelengths using optical structures. This presentation will outline our investigations targeted on realizing bright, high quantum yield, narrow bandwidth luminescence from SiQD-polymer hybrids.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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