MétaCan
Menu
Retour à la cohorte

Thermoelectric Material Design in Pseudo Binary Systems of Mg<sub>2</sub>Si – Mg<sub>2</sub>Ge – Mg<sub>2</sub>Sn on the Powder Metallurgy Route

2007· article· en· W2070000347 sur OpenAlexaff
Tatsuhiko Aizawa, Ren Bo Song, Atsushi Yamamoto

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Thermoelectric Materials and Devices
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermoelectric effectMaterials scienceThermoelectric materialsDopingSolid solutionTinThermoelectric generatorMicrostructureGermaniumElectrical resistivity and conductivityChemical compositionMetallurgyOptoelectronicsThermodynamicsElectrical engineeringPhysicsSilicon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fundamental studies on the thermoelectricity have been mainly done in the pseudo binary systems of Mg2Si – Mg2Ge – Mg2Sn. In recent years, their thermoelectricity is revisited because of light-weight, low initial const and short turning back time in addition to high potential in figureof- merit for ZT approaching to unity or more. Conventional melting and solidification, or, normal PM routes fail in precise, wide-range control of chemical composition and microstructure control. New PM route via bulk mechanical alloying is developed to fabricate the solid solution semiconductive materials with Mg2Si1-xGex and Mg2Si1-ySny for 0 < x, y < 1 and to investigate their thermoelectric materials. Since Mg2Si is n-type and both Mg2Ge and Mg2Sn are p-type, pntransition takes place at the specified range of germanium content, x, and tin content, y. Through optimization of chemical composition, solid-solution type thermoelectric semi-conductive materials are designed both for n- and p-type materials. In addition, appropriate doping condition can be searched in the specified range of x and y.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0090,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,225 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMaterials science forumMême sujetAdvanced Thermoelectric Materials and DevicesTravaux en français237 207