Energy Spotlight
Notice bibliographique
Résumé
ADVERTISEMENT RETURN TO ISSUEPREVEnergy FocusNEXTEnergy SpotlightPersonal Reflections of Energy Researchers on the 2019 Chemistry Nobel LaureatesPrashant V. KamatPrashant V. KamatUniversity of Notre Dame, Notre Dame, Indiana 46556, United StatesMore by Prashant V. Kamathttp://orcid.org/0000-0002-2465-6819, Louis F. J. PiperLouis F. J. PiperBinghamton University, Binghamton, New York 13902, United StatesMore by Louis F. J. Piperhttp://orcid.org/0000-0002-3421-3210, Arumugam ManthiramArumugam ManthiramMaterials Science & Engineering Program and Texas Materials Institute, The University of Texas at Austin, Austin, Texas 78712, United StatesMore by Arumugam Manthiramhttp://orcid.org/0000-0003-0237-9563, Shigeto OkadaShigeto OkadaKyushu University, Fukuoka 819-0395, JapanMore by Shigeto Okada, M. Saiful IslamM. Saiful IslamDepartment of Chemistry, University of Bath, Bath BA2 7AY, United KingdomMore by M. Saiful Islamhttp://orcid.org/0000-0003-3882-0285, Ying Shirley MengYing Shirley MengUniversity of California, San Diego, La Jolla, California 92093, United StatesMore by Ying Shirley Menghttp://orcid.org/0000-0001-8936-8845, Xiaolin LiXiaolin LiPacific Northwest National Laboratory, Richland, Washington 99354, United StatesMore by Xiaolin Li, Bryan D. McCloskeyBryan D. McCloskeyUniversity of California and Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, California 94720, United StatesMore by Bryan D. McCloskeyhttp://orcid.org/0000-0001-6599-2336, Yang-Kook SunYang-Kook SunHanyang University, Seoul, KoreaMore by Yang-Kook Sunhttp://orcid.org/0000-0002-0117-0170, Linda NazarLinda NazarDepartment of Chemistry, University of Waterloo, Waterloo, Ontario N2L 3G1, CanadaMore by Linda Nazarhttp://orcid.org/0000-0002-3314-8197, and Sarbajit BanerjeeSarbajit BanerjeeTexas A&M University, College Station, Texas 77843, United StatesMore by Sarbajit Banerjeehttp://orcid.org/0000-0002-2028-4675Cite this: ACS Energy Lett. 2019, 4, 11, 2763–2769Publication Date (Web):October 25, 2019Publication History Received18 October 2019Accepted18 October 2019Published online25 October 2019Published inissue 8 November 2019https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsenergylett.9b02290https://doi.org/10.1021/acsenergylett.9b02290article-commentaryACS PublicationsCopyright © 2019 American Chemical Society. This publication is available under these Terms of Use. Request reuse permissions This publication is free to access through this site. Learn MoreArticle Views3019Altmetric-Citations1LEARN ABOUT THESE METRICSArticle Views are the COUNTER-compliant sum of full text article downloads since November 2008 (both PDF and HTML) across all institutions and individuals. These metrics are regularly updated to reflect usage leading up to the last few days.Citations are the number of other articles citing this article, calculated by Crossref and updated daily. Find more information about Crossref citation counts.The Altmetric Attention Score is a quantitative measure of the attention that a research article has received online. Clicking on the donut icon will load a page at altmetric.com with additional details about the score and the social media presence for the given article. Find more information on the Altmetric Attention Score and how the score is calculated. Share Add toView InAdd Full Text with ReferenceAdd Description ExportRISCitationCitation and abstractCitation and referencesMore Options Share onFacebookTwitterWechatLinked InRedditEmail PDF (2 MB) Get e-AlertscloseSUBJECTS:Batteries,Electrodes,Energy,Materials,Oxides Get e-Alerts
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,006 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».