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Enregistrement W4415468854 · doi:10.1002/adma.202507028

A Versatile Materials Class for Solution‐Processed Optics and Photonics Based On Titanium Oxide Hydrates and Polyalcohols: A Perspective

2025· article· en· W4415468854 sur OpenAlexaff
Victoria Quirós‐Cordero, Alex H. Balzer, Stefan Bachevillier, Joseph Mushyakov, Mehul Dhoot, Carlos Silva, Paul N. Stavrinou, Natalie Stingelin

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilDivision of Materials ResearchEngineering and Physical Sciences Research CouncilNational Science Foundation
Mots-clésFabricationPhotonicsOxideRefractive indexFocus (optics)Quantum dotTitanium oxideCharacterization (materials science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to propagate light within a structure comprising a controlled spatial distribution of the refractive index n prompted the telecommunications revolution of the 20th century. More recently, progress with exploiting the flow of light has led to a broad range of light- and heat-management tools, as well as novel quantum devices. This perspective discusses a new versatile class of optical materials based on molecular hybrids of metal oxide hydrates and commodity polymers, such as poly(vinyl alcohol). These fascinating, easy-to-produce materials are examined, and their processing into useful architectures such as photonic crystals is reviewed, with a focus on thin-film optics. Their potential in other areas is also assessed, for instance, for the fabrication of optical microcavities that allow the formation of exciton-polaritons, enabling studies on strong light-matter interactions. Generally, these molecular hybrids open future opportunities in applications like optics, photonics, quantum devices, catalysis, and beyond.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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