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Enregistrement W4409235444 · doi:10.1002/smll.202502793

Precisely Modulating Oxygen Vacancies Via Heterovalent Ions Substitution in Spinel‐Structured Phosphor for Versatile Applications

2025· article· en· W4409235444 sur OpenAlexaff
Yang Ding, Shuzeng Zhang, Zhixue Li, Chunhua Wang, Ning Han, Meijiao Liu, Qinan Mao, Jiasong Zhong

Notice bibliographique

RevueSmall · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLuminescence Properties of Advanced Materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhosphorAfterglowLuminescenceMaterials scienceDopingSpinelIonPhotoluminescenceQuenching (fluorescence)OptoelectronicsAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyChemistryFluorescenceOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rare‐earth ions doped phosphors have attracted great research interests owing to their versatile applications in optoelectronic fields. The phosphors often created atom vacancies because of the heterovalent substitution and different ion radii. However, how to previously modulate the defect concentration and position in ions doped phosphor is still a great challenge and significantly important for facilitating the optical applications. Herein, the accurate modulation of oxygen vacancies in spinel‐like ZnGa 2 O 4 phosphors is demonstrated via Eu 3+ doping for advanced temperature sensing and optical information encryption applications. The experimental results and first‐principle calculations confirmed that more Eu 3+ ions introduced into the lattice of ZnGa 2 O 4 can lead to the generation of high concentration of oxygen vacancies as well as much deeper and wider deficient states in its electronic bandgap, which therefore endow great potential for afterglow emission. The distinct luminescence quenching between Eu 3+ and oxygen vacancies at high temperatures verified outstanding luminescence intensity ratio modeled temperature sensing performance with maximum relative sensitivity ( S r ) value of 5.96% K −1 (@360 K) for ZnGa 2 O 4 :0.02Eu 3+ sample. Moreover, by virtue of the fantastic thermal‐induced afterglow luminescence, the dynamic optimal information encryption and anti‐counterfeiting over the ZnGa 2 O 4 :Eu 3+ phosphor have been also achieved.

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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,636

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations14
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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