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Enregistrement W4391232241 · doi:10.1002/solr.202300929

Carbon Electrodes for Perovskite Photovoltaics: Interfacial Properties, Meta‐analysis, and Prospects

2024· article· en· W4391232241 sur OpenAlexaff
Salma Zouhair, Charlotte Clegg, Irina Valitova, Samuel A. March, Javith Mohammed Jailani, Vincenzo Pecunia

Notice bibliographique

RevueSolar RRL · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensNova Scotia HospitalSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaicsPerovskite (structure)Materials scienceElectrodeCarbon fibersEngineering physicsPhotovoltaic systemOptoelectronicsNanotechnologyEnvironmental scienceComposite materialChemical engineeringElectrical engineeringChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon electrodes have gained significant attention as a cost‐effective, sustainable, stable, and scalable replacement for metal electrodes in perovskite solar cells (PSCs). However, traditional carbon‐electrode‐based PSCs (C‐PSCs) lack a hole‐selective layer (HSL) due to their incompatibility with the most effective organic HSLs employed in the PSC literature. In turn, the absence of an HSL has been identified as one of the main factors hindering the performance of C‐PSCs. Consequently, numerous studies have recognized the pivotal significance of the region between the perovskite absorber and the carbon electrode in C‐PSCs, proposing various interfacial engineering strategies to improve the performance of these solar cells. Given the rapid evolution of this field, an up‐to‐date and comprehensive review of C‐PSCs is in order. Key areas of focus of this review include the shift from high‐temperature to low‐temperature carbon electrodes, strategies to improve energetic alignment at the interface, novel approaches such as hole‐selective bilayers, and alternative carbon deposition methods to reduce solvent damage. Additionally, this review presents a comprehensive meta‐analysis—the first of its kind in the C‐PSC literature—to assess how various interfacial modifications impact critical C‐PSC performance metrics, offering valuable insights for future advancements in the field.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations40
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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