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Enregistrement W3116489737 · doi:10.1002/hlca.202000203

Pulsed Laser Deposition as a Tool for the Development of All Solid‐State Microbatteries

2020· article· en· W3116489737 sur OpenAlexaff
Luca Indrizzi, Natacha Ohannessian, Daniele Pergolesi, Thomas Lippert, Elisa Gilardi

Notice bibliographique

RevueHelvetica Chimica Acta · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensNovelis (Canada)
Organismes subventionnairesNational Center of Competence in Research Materials’ Revolution: Computational Design and Discovery of Novel MaterialsSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésPulsed laser depositionDeposition (geology)FabricationThin filmNanotechnologyLithium (medication)ChemistryEnergy storageLaserDegradation (telecommunications)Atomic layer depositionEngineering physicsMaterials scienceComputer scienceOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract All‐solid‐state lithium ion batteries (LIB) are currently the most promising technology for next generation electrochemical energy storage. Many efforts have been devoted in the past years to improve performance and safety of these devices. Nevertheless, issues regarding chemical and mechanical stability of the different components still hinder substantial improvements. Pulsed laser deposition (PLD) has proved to be an outstanding technique for the deposition of thin films of materials of interest for the fabrication of LIB. Thanks to its versatility and possible fine tuning of the thin film properties, PLD promises to be a very powerful tool for the fabrication of model systems which would allow to study in detail material properties and mechanisms contributing to LIB degradation. Nevertheless, PLD presents difficulties in the deposition of LIB components, mainly due to the presence of elements with large difference of atomic mass in their chemical composition. In this review, we report the main challenges and solution strategies used for the deposition through PLD of complex oxides thin films for LIB.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,579

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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