Next‐Generation Organic Semiconductors–Materials, Fundamentals, and Applications
Notice bibliographique
Résumé
Organic semiconductors continue to draw increasing attention from different disciplines because of the plethora of unique and attractive properties.Recent advances in fundamental understanding, coupled with the introduction of new materials and synthetic routes, have enabled the development of prototypical devices with new functionalities and the performance for some devices is now on par with established inorganic technologies.Besides the surge in number of publications on the topic, such demonstrations are paving the way for many innovative applications in emerging sectors of science and technology.Keeping the above in view, the Symposium EQ03 entitled "Next Generation Organic Semiconductors: Materials, Characterization and Applications" was held during the 2022 MRS Spring meeting.This symposium focused on recent advances on the synthesis, characterization, and application of organic materials and systems.Of particular interest were the molecular design, microstructure, and applications of emerging classes of materials, including macromolecular semiconductors, molecular dopants, self-assembling surface-modifying molecules, open-shell organic semiconductors, two-dimensional organic conjugated networks, non-fullerene acceptors, light-emitting molecules with enhanced reverse intersystem crossing, solid-state lasers, organic thermoelectrics, and mixed ion-electron (hole) conductors.The ultimate aim of the symposium was to provide a venue for researchers with different backgrounds to discuss recent developments, chal-N.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».