2D and 3D nanostructuring strategies for thermoelectric materials
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Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Thermoelectric materials have attracted increased research attention as the implementation of various nanostructures has potential to improve both their performance and applicability. A traditional limitation of thermoelectric performance in bulk materials is the interconnected nature of the individual parameters (for example, it is difficult to decrease thermal conductivity while maintaining electrical conductivity), but through the rational design of nanoscale structures, it is possible to decouple these relationships and greatly enhance the performance. For 2D strategies, newly investigated materials such as graphene, transition metal dichalcogenides, black phosphorus, etc. are attractive thanks to not only their unique thermoelectric properties, but also potential advantages in ease of processing, flexibility, and lack of rare or toxic constituent elements. For 3D strategies, the use of induced porosity, assembly of various nanostructures, and nanoscale lithography all offer specific advantages over bulk materials of the same chemical composition, most notably decreased thermal conductivity due to phonon scattering and enhanced Seebeck coefficient due to energy filtering. In this review, a general summary of the popular techniques and strategies for 2D and 3D thermoelectric materials will be provided, along with suggestions for future research directions based on the observed trends.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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