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Enregistrement W2793007043 · doi:10.1016/j.arabjc.2018.01.021

Electrochemical response of n-type bismuth telluride based thermoelectric materials in NaCl solutions: A comparison between a single-phase alloy and a nanocomposite containing MoS2 nano-particles

2018· article· en· W2793007043 sur OpenAlexaff
Mohsen K. Keshavarz, Arash Fattah‐alhosseini

Notice bibliographique

RevueArabian Journal of Chemistry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Thermoelectric Materials and Devices
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesIran National Science Foundation
Mots-clésNanocompositeAlloyDielectric spectroscopyBismuth tellurideThermoelectric effectChemistryBismuthThermoelectric materialsChemical engineeringComposite materialElectrochemistryMaterials scienceMetallurgyNanotechnologyPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work presents a systematic assessment of electrochemical responses of n-type bismuth telluride-based thermoelectric materials in NaCl solutions. A single-phase alloy and a nanocomposite (with embedded MoS2 nanoparticles) produced by means of mechanical alloying and hot extrusion were investigated. The polarization and electrochemical impedance spectroscopy tests in NaCl solutions revealed that the passivity of the nanocomposite specimen was considerably improved compared with the coarse-grained single-phase alloy. Mott–Schottky analysis revealed that passive layers of both single-phase alloy and nanocomposite specimens had an n-type semiconducting behavior, and the donor density reduced in the passive layer of the nanocomposite specimen.

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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,842

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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