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Enregistrement W4319829037 · doi:10.1002/apxr.202200088

Copolymer Mediated Engineering of Halide Perovskites and Associated Devices: Current State and Future

2023· article· en· W4319829037 sur OpenAlexafffund
Avi Mathur, Saikiran Khamgaonkar, Vivek Maheshwari

Notice bibliographique

RevueAdvanced Physics Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceUniversity of WaterlooCanada Foundation for Innovation
Mots-clésHalideCopolymerPerovskite (structure)Materials sciencePolymerNanotechnologyChemical engineeringChemistryInorganic chemistryComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The field of halide perovskites has advanced significantly within a decade, as engineering strategies are addressing many of the challenges and as a result improved environmental stability and electro‐optical properties have been achieved. The use of the copolymer additive strategy has received significant attention in recent years as a variety of polymers with significant differences in properties such as water affinity, polarity, elastic modulus, ion conductivity and basis for interaction with perovskite can be selected and combined with halide perovskite. As a result, there has been a rapid increase in publications reporting the effectiveness of the inexpensive and readily available copolymer additives in altering the physicochemical, mechanical, and electro‐optical properties of the halide perovskites‐based high‐performance devices. This article is an effort to provide insight into the current state of copolymer‐mediated engineering of halide perovskites with a perspective on the reported improvements in the properties and performance of the perovskite‐based devices. Critical analysis is done on the potential of the copolymer–perovskite materials toward realizing commercial applications.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,401
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,298 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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