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Enregistrement W2743345333 · doi:10.1021/acs.jpcc.7b05837

Formulation of a Statistical Mechanical Theory To Understand the Li Ion Conduction in Crystalline Electrolytes: A Case Study on Li-Stuffed Garnets

2017· article· en· W2743345333 sur OpenAlexaff
Reginald Paul, Venkataraman Thangadurai

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIonic conductivityDielectric spectroscopyConductivityElectrolyteIonIonic bondingThermal conductionMaterials scienceFast ion conductorCeramicThermodynamicsChemical physicsChemistryElectrochemistryPhysical chemistryPhysicsComposite materialElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ionic conductivity in solids is being computed using a wide range of computational methods such as molecular dynamics simulations and is measured using experimental methods, including electrochemical impedance spectroscopy and dc methods, and solid-state nuclear magnetic resonance spectroscopy. We report for the first time a statistical mechanical approach to estimate Li ion conductivity in the crystalline Li-stuffed garnet-type structure Li 5 La 3 Ta 2 O 12, Li 5.5 La 2.5 Ba 0.5 Ta 2 O 12, and Li 6 La 2 BaTa 2 O 12 . The estimated conductivity and activation energy for ionic conduction were found to be very consistent with experimental values for all three investigated garnets. The ionic conductivity was computed from the electrostatic friction coefficient of the Li ion using a combination of nonequilibrium statistical mechanics and electrostatics. The developed theory is derived from the fundamental transport equations that can be adapted to a wide range of crystalline ceramics electrolytes where crystallographic information is available, and sophisticated computational software and equipment may not be needed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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