(Sn[sub 0.5]Co[sub 0.5])[sub 1−y]C[sub y] Alloy Negative Electrode Materials Prepared by Mechanical Attriting
Notice bibliographique
Résumé
Samples of for were prepared in increments of using a vertical-axis attritor. The effect of the carbon content on the structure and performance of the Sn–Co–C nanocomposites was examined by X-ray diffraction (XRD), Mössbauer effect spectroscopy, and electrochemical methods. Thermal stability aspects of these nanocomposites were inferred from differential scanning calorimetry (DSC) and surface area measurements. XRD experiments show diffraction patterns characteristic of nanostructured materials, except for the sample without carbon, which shows broad Bragg peaks of . Mössbauer effect spectroscopy shows that the samples are best described as Sn–Co grains surrounded by a carbon matrix. DSC of the samples in air showed crystallization of CoSn for samples with low carbon content and combustion of carbon for samples with high amounts of carbon. The specific surface area of the samples was less than for samples with . Excellent charge–discharge capacity retention was observed for samples with . Samples with acceptable electrochemical performance and low reactivity with air at elevated temperature were found in the range .
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».