MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402230776 · doi:10.3390/nano14171443

Self-Assembled Hybrid Halide Perovskite Quantum Wire Bundle/Dot for Multiband Applications

2024· article· en· W4402230776 sur OpenAlexafffund
H. C. Jeon, Seonghwan Kim, Young‐Seong Kim

Notice bibliographique

RevueNanomaterials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Science and ICT, South KoreaAlberta InnovatesNational Research Foundation of KoreaKorea Institute for Advancement of TechnologyMinistry of Trade, Industry and EnergyNational Research Foundation
Mots-clésQuantum dotHalidePerovskite (structure)Materials scienceNanometrePhotoluminescenceOptoelectronicsTransmission electron microscopyComposite numberNanotechnologyBundleCrystallographyChemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, self-assembled halide perovskite quantum wire bundles (QWBs)/quantum dots (QDs) are fabricated using a room temperature-based formation method. The one-dimensional (1D) perovskite-based QWB structures incorporate zero-dimensional QDs within a composite quantum structure. Transmission electron microscopy reveals that quantum wires with diameters ranging from tens of nanometers to approximately 200 nm maintain a single-crystal atomic arrangement in a bundle form. Conversely, QDs are uniformly distributed within the single-phase wire and appear as black dots < 10 nm. Photoluminescence analysis identifies the multiband characteristics of the emissions. The 420–440 nm band is attributed to 1D QWB, whereas the peak appearing in the 530–550 nm range corresponds to lead halide PbBr2 QDs. Thus, the proposed self-assembled 1D QWB/QD composite structure exhibits novel multiband physical properties in the 420–440 and 530–550 nm bands; it offers new opportunities for designing materials with potential applications in optoelectronic devices.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNanomaterialsMême sujetPerovskite Materials and ApplicationsTravaux en français237 207