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Enregistrement W2725392338 · doi:10.1063/1.4989866

<i>β</i>-NMR measurements of molecular-scale lithium-ion dynamics in poly(ethylene oxide)-lithium-salt thin films

2017· article· en· W2725392338 sur OpenAlexafffund
Iain McKenzie, David Cortie, Masashi Harada, R. F. Kiefl, C. D. P. Levy, W. A. MacFarlane, Ryan M. L. McFadden, G. D. Morris, Shinichi Ogata, M. R. Pearson, Jun Sugiyama

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSimon Fraser UniversityTRIUMF
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaTRIUMFNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésLithium (medication)TrifluoromethanesulfonateEthylene oxideGlass transitionActivation energySalt (chemistry)Materials scienceIonOxideMolecular dynamicsPolymerPolymer chemistryMonomerChemistryPhysical chemistryInorganic chemistryCopolymerOrganic chemistryComputational chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

β -detected NMR (β-NMR) has been used to study the molecular-scale dynamics of lithium ions in thin films of poly(ethylene oxide) (PEO) containing either lithium bis(trifluoromethanesulfonyl)imide (LiTFSI) or lithium trifluoroacetate (LiTFA) salts at monomer-to-salt ratios (EO/Li) of 8.3. The results are compared with previous β-NMR measurements on pure PEO and PEO with lithium triflate (LiOTf) at the same loading [McKenzie et al., J. Am. Chem. Soc. 136, 7833 (2014)]. Activated hopping of 8Li+ was observed in all of the films above ∼250 K, with the hopping parameters strongly correlated with the ionicity of the lithium salt rather than the polymer glass transition temperature. The pre-exponential factor increases exponentially with ionicity, while the activation energy for hopping increases approximately linearly, going from 6.3±0.2 kJ mol−1 in PEO:LiTFA to 17.8±0.2 kJ mol−1 in PEO:LiTFSI. The more rapid increase in the pre-exponential factor outweighs the effect of the larger activation energy and results in 8Li+ hopping being fastest in PEO followed by PEO:LiTFSI, PEO:LiOTf, and PEO:LiTFA.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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