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Enregistrement W2955960973 · doi:10.1002/ange.201901106

Hybride organisch‐anorganische thermoelektrische Materialien und Baueinheiten

2019· article· de· W2955960973 sur OpenAlexaff
Huile Jin, Jun Li, James Iocozzia, Xin Zeng, Pai‐Chun Wei, Chao Yang, Nan Li, Zhaoping Liu, Jr‐Hau He, Tiejun Zhu, Jichang Wang, Zhiqun Lin, Shun Wang

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie · 2019
Typearticle
Languede
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Thermoelectric Materials and Devices
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Organisch‐anorganische Hybridmaterialien gelten als neue Kandidaten auf dem Gebiet der thermoelektrischen Materialien. Sie haben ein großes Potenzial, die thermoelektrische Leistung zu verbessern, indem die niedrige Wärmeleitfähigkeit organischer Materialien einerseits sowie der hohe Seebeck‐Koeffizient und die hohe elektrische Leitfähigkeit anorganischer Materialien andererseits genutzt werden. In diesem Aufsatz soll ein Überblick über das Grenzflächen‐Engineering in der Synthese verschiedener organisch‐anorganischer thermoelektrischer Hybridmaterialien sowie über die dimensionale Gestaltung zur Optimierung ihrer thermoelektrischen Eigenschaften gegeben werden. Die Grenzflächeneffekte werden hinsichtlich Nanostrukturen, physikalischer Eigenschaften und chemischer Dotierung zwischen anorganischen und organischen Komponenten betrachtet. Einige Schlüsselfaktoren, die die thermoelektrische Effizienz und Leistung elektronischer Bauelemente bestimmen, werden ebenso diskutiert wie die Wärmeleitfähigkeit, der elektrische Transport, die elektronischen Bandstrukturen und die Bandkonvergenz der Hybridmaterialien.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge 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 enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,027

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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