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Enregistrement W4389742589 · doi:10.1117/1.jpe.13.042301

Status report on emerging photovoltaics

2023· article· en· W4389742589 sur OpenAlexaff
Annick Anctil, Meghan N. Beattie, Christopher Case, Aditya Chaudhary, Benjamin D. Chrysler, Michael G. Debije, Stephanie Essig, D. K. Ferry, Vivian E. Ferry, Marina Freitag, Isaac E. Gould, Karin Hinzer, Harald Hoppe, Olle Inganäs, Lethy Krishnan Jagadamma, Min Hun Jee, Raymond K. Kostuk, Daniel Kirk, Stephan Kube, Min-Young Lim, Joseph M. Luther, Lorelle M. Mansfield, Michael D. McGehee, Duong Nguyen Minh, Preeti Nain, Matthew O. Reese, Angèle Reinders, Ifor D. W. Samuel, Wilfried van Sark, Hele Savin, Ian R. Sellers, Sean E. Shaheen, Zheng Tang, Fatima Toor, Ville Vähänissi, Ella Wassweiler, Emily L. Warren, Vincent R. Whiteside, Han Young Woo, Gang Xiong, Xitong Zhu

Notice bibliographique

RevueJournal of Photonics for Energy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématiquesolar cell performance optimization
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Renewable Energy LaboratoryDivision of Chemical, Bioengineering, Environmental, and Transport SystemsAalto-YliopistoNational Research FoundationEngineering and Physical Sciences Research CouncilU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésCommercializationPhotovoltaic systemPhotovoltaicsSustainabilityEmerging technologiesNanotechnologyEngineering physicsEnvironmental scienceMaterials scienceBusinessEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report provides a snapshot of emerging photovoltaic (PV) technologies. It consists of concise contributions from experts in a wide range of fields including silicon, thin film, III-V, perovskite, organic, and dye-sensitized PVs. Strategies for exceeding the detailed balance limit and for light managing are presented, followed by a section detailing key applications and commercialization pathways. A section on sustainability then discusses the need for minimization of the environmental footprint in PV manufacturing and recycling. The report concludes with a perspective based on broad survey questions presented to the contributing authors regarding the needs and future evolution of PV.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,022

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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