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Enregistrement W2961764289 · doi:10.1063/1.5095247

Thermoelectric properties of inverse perovskites <i>A</i>3<i>Tt</i>O (<i>A</i> = Mg, Ca; <i>Tt</i> = Si, Ge): Computational and experimental investigations

2019· article· en· W2961764289 sur OpenAlexafffund
Jan‐Hendrik Pöhls, Arthur Mar

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal Expansion and Ionic Conductivity
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésThermoelectric effectSeebeck coefficientThermal conductivityMaterials scienceThermoelectric materialsValence (chemistry)Electrical resistivity and conductivityCondensed matter physicsOrthorhombic crystal systemAnalytical Chemistry (journal)ChemistryThermodynamicsCrystal structureCrystallographyPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oxygen-containing inverse perovskites represent one possible solution to reduce the cost and enhance the sustainability of thermoelectric materials. Although oxygen-containing compounds may be thought to reduce the electronic mobility and thus the thermoelectric performance, computational studies on A3TtO (A = Mg, Ca; Tt = Si, Ge) revealed that they exhibit high electrical conductivity originating from Dirac cones at valence and conduction bands. High Seebeck coefficients were predicted arising from multiple degenerate bands, leading to enhanced power factors, and low thermal conductivities were predicted using the minimum thermal conductivity model. These predictions were validated by experimental studies on Ca3SiO and Ca3GeO, which were synthesized through high-temperature methods. They adopt an orthorhombic structure (space group Imma). Transport measurements show high Seebeck coefficients and low thermal conductivities for these compounds, confirming their potential for high thermoelectric performance.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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