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Enregistrement W2563353782 · doi:10.1021/acsenergylett.6b00604

Electrochemical Energy Storage and Conversion at EEST2016

2016· article· en· W2563353782 sur OpenAlex
Liang Li, Xueliang Sun, Jiujun Zhang, Jun Lü

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueACS Energy Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueMolten salt chemistry and electrochemical processes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrochemistryElectrochemical energy storageEnergy storageElectrochemical energy conversionMaterials scienceEnergy transformationEnvironmental scienceProcess engineeringEngineering physicsChemistryEngineeringSupercapacitorPhysicsElectrodePower (physics)Thermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ADVERTISEMENT RETURN TO ISSUEPREVEnergy FocusNEXTElectrochemical Energy Storage and Conversion at EEST2016Liang Li*†, Xueliang Andy Sun‡, Jiujun Zhang§, and Jun Lu*∥View Author Information† College of Physics, Optoelectronics and Energy, Center for Energy Conversion Materials & Physics (CECMP), Soochow University, Suzhou 215006, People's Republic of China‡ Department of Mechanical and Materials Engineering, University of Western Ontario, London, Ontario, Canada N6A 5B9§ College of Science, Shanghai University, 99 Shangda Road, Shanghai 200444, China∥ Chemical Sciences and Engineering Division, Argonne National Laboratory, Argonne, Illinois 60439, United States*E-mail: [email protected] (L.L.).*E-mail: [email protected] (J.L.).Cite this: ACS Energy Lett. 2017, 2, 1, 151–153Publication Date (Web):December 15, 2016Publication History Received15 November 2016Accepted5 December 2016Published online15 December 2016Published inissue 13 January 2017https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsenergylett.6b00604https://doi.org/10.1021/acsenergylett.6b00604article-commentaryACS PublicationsCopyright © 2016 American Chemical Society. This publication is available under these Terms of Use. Request reuse permissions This publication is free to access through this site. Learn MoreArticle Views1605Altmetric-Citations5LEARN ABOUT THESE METRICSArticle Views are the COUNTER-compliant sum of full text article downloads since November 2008 (both PDF and HTML) across all institutions and individuals. These metrics are regularly updated to reflect usage leading up to the last few days.Citations are the number of other articles citing this article, calculated by Crossref and updated daily. Find more information about Crossref citation counts.The Altmetric Attention Score is a quantitative measure of the attention that a research article has received online. Clicking on the donut icon will load a page at altmetric.com with additional details about the score and the social media presence for the given article. Find more information on the Altmetric Attention Score and how the score is calculated. Share Add toView InAdd Full Text with ReferenceAdd Description ExportRISCitationCitation and abstractCitation and referencesMore Options Share onFacebookTwitterWechatLinked InRedditEmail PDF (4 MB) Get e-AlertscloseSUBJECTS:Batteries,Electrical energy,Electrodes,Energy density,Materials Get e-Alerts

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.

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)0,000
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,816

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,172 · 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