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Enregistrement W2978900374 · doi:10.1103/physrevb.100.165104

<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:msub><mml:mi>LiNiO</mml:mi><mml:mn>2</mml:mn></mml:msub></mml:math> as a high-entropy charge- and bond-disproportionated glass

2019· article· lv· W2978900374 sur OpenAlexaff
Kateryna Foyevtsova, Ilya Elfimov, Jörg Rottler, G. A. Sawatzky

Notice bibliographique

RevuePhysical review. B./Physical review. B · 2019
Typearticle
Languelv
DomaineMaterials Science
ThématiqueFerroelectric and Piezoelectric Materials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisproportionationElementary chargeCharge (physics)CrystallographyCathodeMaterials sciencePhysicsChemistryPhysical chemistryQuantum mechanicsElectron

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding microscopic properties of ${\mathrm{LiNiO}}_{2}$, a Li-ion battery cathode material with extraordinarily high reversible capacity, has remained a challenge for decades. Based on extensive electronic structure calculations, which reveal a large number of nearly degenerate phases involving the local Jahn-Teller effect as well as bond and oxygen-based charge disproportionation, we propose that ${\mathrm{LiNiO}}_{2}$ exists in a high-entropy charge-glass-like state at and below ambient temperatures. Recognizing the glassy nature of ${\mathrm{LiNiO}}_{2}$ not only explains its key experimental features, but also opens a path in designing entropy-stabilized battery cathodes with superb capacities.

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)0,003
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,020

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,283
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations36
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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