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Enregistrement W3015761205 · doi:10.34133/2020/4643507

Largely Suppressed Magneto-Thermal Conductivity and Enhanced Magneto-Thermoelectric Properties in PtSn <sub>4</sub>

2020· article· en· W3015761205 sur OpenAlexaff
Chenguang Fu, Satya N. Guin, Thomas Scaffidi, Yan Sun, Rana Saha, Sarah J. Watzman, Abhay K. Srivastava, Guowei Li, Walter Schnelle, S. Parkin, Claudia Felser, Johannes Gooth

Notice bibliographique

RevueResearch · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Thermoelectric Materials and Devices
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekH2020 European Research CouncilDeutsche ForschungsgemeinschaftAlexander von Humboldt-StiftungGordon and Betty Moore Foundation
Mots-clésThermoelectric effectCondensed matter physicsThermal conductivitySeebeck coefficientMaterials scienceThermoelectric materialsMagnetoMagnetic fieldFigure of meritSemimetalTopology (electrical circuits)PhysicsThermodynamicsOptoelectronicsPower (physics)Electrical engineeringComposite materialQuantum mechanicsBand gap

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Highly conductive topological semimetals with exotic electronic structures offer fertile ground for the investigation of the electrical and thermal transport behavior of quasiparticles. Here, we find that the layer-structured Dirac semimetal PtSn 4 exhibits a largely suppressed thermal conductivity under a magnetic field. At low temperatures, a dramatic decrease in the thermal conductivity of PtSn 4 by more than two orders of magnitude is obtained at 9 T. Moreover, PtSn 4 shows both strong longitudinal and transverse thermoelectric responses under a magnetic field. Large power factor and Nernst power factor of approximately 80–100 μ W·cm -1 ·K -2 are obtained around 15 K in various magnetic fields. As a result, the thermoelectric figure of merit z T is strongly enhanced by more than 30 times, compared to that without a magnetic field. This work provides a paradigm for the decoupling of the electron and hole transport behavior of highly conductive topological semimetals and is helpful for developing topological semimetals for thermoelectric energy conversion.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations58
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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