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Enregistrement W2035319239 · doi:10.1149/1.2724741

Tin–Transition Metal–Carbon Systems for Lithium-Ion Battery Negative Electrodes

2007· article· en· W2035319239 sur OpenAlexafffund
A. D. W. Todd, R. E. Mar, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDalhousie University
Mots-clésAmorphous solidLithium (medication)TinMaterials scienceCarbidePrecipitationCarbon fibersAmorphous carbonTernary operationTransition metalBattery (electricity)Chemical engineeringElectrodeMetallurgyChemistryCrystallographyPhysical chemistryThermodynamicsOrganic chemistryComposite materialCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magnetron cosputter deposited ternary libraries of (, V and Co) ( and ) have been studied structurally and electrochemically using combinatorial and high-throughput methods. Each of the sputtered binary systems shows an amorphous composition range where the specific capacity for lithium decreases with M content. Adding carbon to the amorphous binaries, to make ternaries, causes the precipitation of crystalline Sn in the cases when or V, but not when . We believe this is because stable carbides of Ti and V exist but stable Co carbides do not. The sputtered system was found to have a large amorphous range and the initial amorphous atomic arrangement in certain compositions are stable over at least 27 charge-discharge cycles of . Crystalline Sn was found to precipitate in composition ranges having competitive specific capacity in the and libraries causing rearrangement of the atoms during cycling leading to poor capacity retention.

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 enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations115
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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