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Enregistrement W4407224784 · doi:10.1021/acsphotonics.4c02258

Breaking the Size Limit of Room-Temperature Prepared Lead Sulfide Colloidal Quantum Dots for High-Performance Short-Wave Infrared Optoelectronics

2025· article· en· W4407224784 sur OpenAlexaff
Yin-Fen Ma, Jian Xu, Ke-Lei Zu, Youmei Wang, Juntao Hu, Nan Chen, Dongming Zhang, Ao Li, Dengke Wang, Huaiyi Ding, Mei Leng, Yong‐Biao Zhao, Zheng‐Hong Lu

Notice bibliographique

RevueACS Photonics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMajor Science and Technology Projects in Yunnan ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésLead sulfideQuantum dotMaterials scienceInfraredNanotechnologyColloidOptoelectronicsLimit (mathematics)SulfideOpticsChemistryPhysicsMetallurgyPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lead sulfide (PbS) colloidal quantum dots (CQDs) are of great interest for short-wave infrared (SWIR) optoelectronic devices due to their tunable bandgaps across the whole SWIR spectra. PbS CQD inks synthesized directly at room temperature (RT) and ready for the fabrication of various SWIR devices are highly demanded. There are currently no available protocols for RT synthesis of PbS CQDs with absorption beyond 1200 nm. Here, we report on the first synthesis of PbS CQDs at RT with an absorption beyond 1800 nm. There is a delicate balance between nucleation of new seeds and growth of existing dots regulated by the lead-to-sulfur (Pb/S) precursor ratio in the reaction medium, and a proper Pb/S ratio ranging from 1.1 to 2 should be maintained to keep the continuous growth. Photodiodes based on PbS CQDs with a 1550 nm excitonic absorption are fabricated to demonstrate their suitability for device applications. The resulting devices achieve a high photo responsivity of 0.635 A/W, a specific detectivity of 1.01 × 10 11 Jones, and a fast response with rise and fall times of 1.08 and 1.10 μs, respectively.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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