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Enregistrement W3000943275 · doi:10.1007/s40820-020-0374-x

Recent Progress of Two-Dimensional Thermoelectric Materials

2020· review· en· W3000943275 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNano-Micro Letters · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématique2D Materials and Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermoelectric effectNanodeviceThermoelectric materialsMaterials scienceBlack phosphorusPhosphoreneGrapheneNanotechnologyEngineering physicsMXenesSeebeck coefficientOptoelectronicsThermal conductivityEngineeringComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermoelectric generators have attracted a wide research interest owing to their ability to directly convert heat into electrical power. Moreover, the thermoelectric properties of traditional inorganic and organic materials have been significantly improved over the past few decades. Among these compounds, layered two-dimensional (2D) materials, such as graphene, black phosphorus, transition metal dichalcogenides, IVA-VIA compounds, and MXenes, have generated a large research attention as a group of potentially high-performance thermoelectric materials. Due to their unique electronic, mechanical, thermal, and optoelectronic properties, thermoelectric devices based on such materials can be applied in a variety of applications. Herein, a comprehensive review on the development of 2D materials for thermoelectric applications, as well as theoretical simulations and experimental preparation, is presented. In addition, nanodevice and new applications of 2D thermoelectric materials are also introduced. At last, current challenges are discussed and several prospects in this field are proposed.

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.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,703
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,278 · 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