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Enregistrement W4313552023 · doi:10.1021/acsami.2c21412

Interfacial Ultraviolet Cross-Linking of Green Bilayer Dielectrics

2023· article· en· W4313552023 sur OpenAlexafffund
Mathieu N. Tousignant, Zheng Lin, Jaclyn L. Brusso, Benoît H. Lessard

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceDielectricBilayerVinyl alcoholLayer (electronics)ElectronicsThin-film transistorPolymerCapacitorComposite materialCarbon nanotubeNanotechnologyOptoelectronicsMembraneElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electronic waste is a growing challenge which needs to be addressed through the integration of high-performance sustainable materials. Green dielectric polymers such as poly(vinyl alcohol) (PVA) have favorable electrical properties but are challenging to integrate into thin film electronics due to their physical properties. For example, PVA suffers from poor film formation and is hygroscopic. Bilayer dielectrics with interfacial cross-linking can enable the use of high-performance PVA with favorable surface chemistry by using a hydrophobic poly(caprolactone) (PCL) layer. In this study, we developed a benzodioxinone-terminated PCL layer, which can be UV cross-linked to the hydroxy groups of the PVA dielectric. This air-stable UV-cross-linking PCL dielectric was able to effectively cross-link with PVA, leading to high-performance capacitors and single-walled carbon nanotube-based thin film transistors. This UV cross-linking PCL dielectric led to significant improvements in shelf-life, ease of processing, and similar device performance compared to our previously reported thermally cross-linking PCL layer. The UV cross-linking at the interface between these bilayers can allow for the integration of high-speed roll-to-roll processing, which enables low-cost, sustainable, and high-performance electronics.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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