Emerging Trends in Conductive Two-Dimensional Covalent Organic Frameworks for Large-Area Electronic Applications
Notice bibliographique
Résumé
Two-dimensional covalent organic frameworks (2D COFs) are emerging as promising materials for advanced electronic applications due to their tunable porosity, crystalline order, and π-conjugated structures. These properties enable efficient charge transport and bandgap modulation, making 2D COFs strong candidates for electronic devices such as transistors and memristors. However, the practical application of COFs remains limited by challenges in achieving high-quality thin films with large-area uniformity and improved crystallinity. This review explores recent advancements in the fabrication and application of conductive 2D COFs for electronics. Various synthesis strategies, including direct growth, vapor-assisted conversion, and interfacial methods, are discussed in the context of enhancing film quality and scalability. The integration of COFs into electronic devices is classified based on their operation mechanism─planar and vertical field-effect transistors (FETs), electrochemical transistors (ECTs), and memristors─to highlight their electronic properties and device performance. Looking forward, the challenges of large-scale production, material compatibility, and device integration are outlined, alongside potential solutions through innovative synthesis techniques and collaborative research efforts. By addressing these challenges, 2D COFs are poised to drive breakthroughs in electronic devices by their adoption in next-generation semiconducting technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».