Charge Transport in Twisted Organic Semiconductor Crystals of Modulated Pitch
Notice bibliographique
Résumé
Many molecular crystals (approximately one third) grow as twisted, helicoidal ribbons from the melt, and this preponderance is even higher in restricted classes of materials, for instance, charge-transfer complexes. Previously, twisted crystallites of such complexes present an increase in carrier mobilities. Here, the effect of twisting on charge mobility is better analyzed for a monocomponent organic semiconductor, 2,5-bis(3-dodecyl-2-thienyl)-thiazolo[5,4-d]thiazole (BDT), that forms twisted crystals with varied helicoidal pitches and makes possible a correlation of twist strength with carrier mobility. Films are analyzed by X-ray scattering and Mueller matrix polarimetry to characterize the microscale organization of the polycrystalline ensembles. Carrier mobilities of organic field-effect transistors are five times higher when the crystals are grown with the smallest pitches (most twisted), compared to those with the largest pitches, along the fiber elongation direction. A tenfold increase is observed along the perpendicular direction. Simulation of electrical potential based on scanning electron microscopy images and density functional theory suggests that the twisting-enhanced mobility is mainly controlled by the fiber organization in the film. A greater number of tightly packed twisted fibers separated by numerous smaller gaps permit better charge transport over the film surface compared to fewer big crystallites separated by larger gaps.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».