MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402380285 · doi:10.1364/oe.535426

Dependence of nanowire length, diameter, and concentration on the electrochromic properties of hybrid silver nanowire network/PEDOT:PSS-based devices

2024· article· en· W4402380285 sur OpenAlexafffund
J. B. Atkinson, Issam Mjejri, Irene A. Goldthorpe, Aline Rougier

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueConducting polymers and applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésMaterials scienceNanowireElectrochromismPEDOT:PSSOpticsOptoelectronicsNanotechnologyElectrodeLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mixing silver nanowires is a relevant tool to increase the overall conductivity of hybrid electrochromic systems. Herein, the addition of silver nanowires with an average diameter of 30 nm, length of 88 um, and concentration of 3.0 mg/ml lowered the sheet resistance of PEDOT:PSS films from 280 Ω/sq to 34 Ω/sq. Further characterized for their electrochromic behavior, mixing silver nanowires with PEDOT:PSS films allowed lowering the turn-on voltage from -1.5 V to -1.1 V and reducing the switching time from 7 to 3.6 seconds. Furthermore, with the addition of silver nanowires into PEDOT:PSS, an expensive ITO transparent and environmentally impactful electrode material is no longer required. Electrochromic devices based on hybrid AgNW/PEDOT:PSS films showed higher colouration efficiency, lower sheet resistance, lower turn on voltage, and faster switching times as compared to electrochromic devices made with PEDOT:PSS films only.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,301

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

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 GPT0,242
Écart entre enseignants0,219 · 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.

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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOptics ExpressMême sujetConducting polymers and applicationsTravaux en français237 207