Evaluating polythiophenes as temperature sensing materials using combinatorial inkjet printing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Polythiophenes comprise a class of emerging materials with potential applications in the field of temperature sensing. In this article, we validate and apply an integrated blending and printing methodology to combinatorially study libraries of pristine and compositionally graded blends of polythiophenes PEDOT:PSS and P(S-EDOT) (a PEDOT-like self-doped conjugated polymer) to understand their intrinsic electrical conductivity behaviour and along with its temperature dependence on blend composition and ambient temperature. Hypothesis testing is conducted to identify optima in electrical conductivity from combinations of input material proportions intended to meet multiple requirements otherwise difficult to achieve in any single-component solution-processable material. We chose PEDOT:PSS as a commercial developed intrinsically conductive polythiophene and with it, compared a novel self-doped polythiophene P(S-EDOT) as its potential replacement or complement as a sensor material. The electrical and morphological characteristics for both polymers and their blends were investigated for use as different components of temperature sensing applications. Different error sources within the process flow were considered for statistically significant conclusions regarding the utility of different compositions for different aspects of temperature sensing.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».