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Enregistrement W4386854161 · doi:10.1149/ma2023-01151444mtgabs

Silicon Phthalocyanines as Emerging n-Type Semiconductors in Thin Film Transistors

2023· article· en· W4386854161 sur OpenAlexaff
Benoît H. Lessard

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOrganic Electronics and Photovoltaics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThin-film transistorMaterials scienceOrganic semiconductorOptoelectronicsSemiconductorSiliconPentaceneTransistorThin filmSurface modificationElectron mobilityNanotechnologyLayer (electronics)Chemical engineeringVoltageElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silicon phthalocyanines are emerging n-type semiconductors for use in organic photovoltaics (OPVs) and organic thin-film transistors (OTFTs).[1] Their low synthetic complexity paired with their versatile axial group facilitates the finetuning of their chemical properties, solution properties and processing characteristics without significantly affecting their frontier orbital levels or their absorption properties. The crystal engineering and film forming characteristics of silicon phthalocyanine semiconductors can be tuned through appropriate axial group functionalization, therefore facilitating their integration into OTFTs by solution processing or vapor deposition. We were the first to integrate SiPcs into OTFTs, and unlike the majority of phthalocyanines, SiPcs are inherently better electron transporting materials then hole transport materials. We demonstrated n-type mobilities on the order of 0.5 cm2/Vs which is among the best of all phthalocyanines.[3] Through axial functionalization we reported that changes in the electron withdrawing character of the axial group lead to predictable drops in device threshold voltage from 45 V to 5 V.[4] The axial group can also be used to improve the SiPc solubility leading to solution processable OTFTs where the choice of axial group also dictates the thin film morphology an ultimately the resulting device performance.[5] GIWAXS studies show that processing conditions and choice of axial groups leads to changes in molecular alignment at the interface providing critical insight into device optimization. This presentation will cover our recent advances in the development of structure property relationships between SiPc structure, thin film processing and resulting charge transport properties. REFERENCES 1. ACS Applied Materials & Interfaces. 2021, 13, 31321-31330 2. Organic Electronics. 2020, 87, 105976 3. Advanced Electronic Materials. 2019, 5, 1900087 4. ACS Appl. Electron. Mater. 2021, 3, 5, 2212–2223 5. ACS Applied Materials & Interfaces. 2020, 13, 1008-1020 Figure 1

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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