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Enregistrement W4407577463 · doi:10.1007/s43939-025-00213-x

An optimal method for preparing perovskite crystals and thin films for smart optoelectronic devices and applications

2025· article· en· W4407577463 sur OpenAlexaff
Solomon A. Olaleru, Nithyadharseni Palaniyandy, Olasoji Adekoya, Olufunke O. Oyebamiji, Ikechukwu P. Ejidike, Ife Elegbeleye

Notice bibliographique

RevueDiscover Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesUniversity of South AfricaUniversity of VendaNational Research Foundation
Mots-clésPerovskite (structure)Materials scienceOptoelectronicsThin filmNanotechnologyChemical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perovskite material synthesis and thin film preparation, along with optimization of properties, will go a long way toward reducing data disparities. The optimal composition management of various elements of perovskite remains outstanding research. This study explores experimental approaches for preparing and optimizing the microstructure of halide perovskites using solution processing. We experimented with different ways to make the materials and adjust their properties to find the best conditions for chemical and material production. The results showed that the crystallization of the halide perovskite began at an optimal temperature of 70 °C, suggesting this is the ideal temperature for perovskite formation. The crystallite sizes of the samples varied from 23.67 nm to 55.79 nm, with all samples exhibiting an absorption onset near 850 nm, corresponding to an energy gap of approximately 1.55 eV. The findings of this study offer valuable insights for optimizing the synthesis process of perovskite-based devices, leading to enhanced performance. Furthermore, the results provide a basis for explaining the effective optimizations of synthesis conditions and material properties.

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 enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil0,692

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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