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Enregistrement W2016055995 · doi:10.1111/j.1151-2916.2003.tb03312.x

Development of Solid Oxide Fuel Cell Anodes Using Metal‐Coated Pore‐Forming Agents

2003· article· en· W2016055995 sur OpenAlexaff
Stephen F. Corbin, Xin Qiao

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Ceramic Society · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAnodeGraphiteSolid oxide fuel cellConductivityPercolation thresholdOxidePercolation (cognitive psychology)Tape castingVolume fractionMetalComposite materialVolume (thermodynamics)Suspension (topology)Chemical engineeringMetallurgyElectrical resistivity and conductivityElectrodeCeramicChemistryElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adding Ni‐coated graphite particulates to a tape casting colloidal suspension is capable of creating a sintered solid oxide fuel cell anode with a critical percolation threshold for conductivity significantly lower than conventional anode materials. For example, conductivity at 800°C reached over 1200 Ω −1 ·cm −1 in these anodes at a Ni volume below the percolation threshold reported for conventional anode materials. This behavior was explained based on an “effective” Ni content, V Nieff , which includes the graphite portion of the particle. In the green tape, V Nieff controls the creation of a percolating network of Ni. However, when the graphite burns away, it leaves a percolated Ni network at a much lower volume fraction than would otherwise be required.

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)0,001
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 enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations36
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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