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Enregistrement W3082988196 · doi:10.1149/1945-7111/abb34b

Editors’ Choice—Review—Conductive Forms of MoS<sub>2</sub> and Their Applications in Energy Storage and Conversion

2020· article· en· W3082988196 sur OpenAlexafffund
Dipankar Saha, Peter Kruse

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématique2D Materials and Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésElectrical conductorMaterials scienceNanotechnologyDopantEnergy storageChemical vapor depositionFabricationConductivityDopingOptoelectronicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conductive forms of MoS2 are important emerging 2D materials due to their unique combination of properties such as high electrical conductivity, availability of active sites in edge and basal planes for catalytic activity and expanded interlayer distances. Consequently, there has been a drive to find synthetic routes toward conductive forms of MoS2. Naturally occurring or synthetically grown semiconducting 2H-MoS2 can either be converted into metallic 1T-MoS2, or various dopants may be introduced to modulate the electronic band gap of the 2H-MoS2 phase and increase its conductivity. Chemical and electrochemical intercalation methods, hydrothermal and solvothermal processes, and chemical vapor deposition have all been developed to synthesize conductive MoS2. Conductive MoS2 finds applications in energy storage devices, electrocatalytic reactions, and sensors. Here, we summarize a detailed understanding of the atomic structure and electronic properties of conductive MoS2 which is crucial for its applications. We also discuss various fabrication methods that have been previously reported along with their advantages and disadvantages. Finally, we will give an overview of current trends in different applications in energy storage and electrocatalytic reactions in order to help researchers to further explore the applications of conductive MoS2.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,016

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations90
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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