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Enregistrement W3128163673 · doi:10.21203/rs.3.rs-188518/v1

Fabrication of Reduced Graphene Oxide-Cellulose Nanofibers Based Hybrid Film with Good Hydrophilicity and Conductivity as Electrodes of Supercapacitor

2021· preprint· en· W3128163673 sur OpenAlexaff
Chuanyin Xiong, Congmin Zheng, Shuangxi Nie, Chengrong Qin, Lei Dai, Yongjian Xu, Yonghao Ni

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesShaanxi University of Science and TechnologyChina Postdoctoral Science FoundationNatural Science Foundation of Shaanxi ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceSupercapacitorGrapheneNanofiberOxideCapacitanceFabricationConductivityCelluloseSubstrate (aquarium)ElectrodeComposite materialNanotechnologyChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this research, a kind of non-carbonized reduced graphene oxide (RGO)-cellulose nanofibers (CNF) film is constructed by a combination of filtration and chemical reduction. In the hybrid, RGO enhances conductivity of CNF, and CNF as an idea spacer not only prevents stacking of RGO but also gives the film good mechanical properties including mechanical strength and flexibility. The synergistic effect of both endows the film with good electrochemical storage performance and outstanding mechanical properties. The hybrid film can be directly assembled into a symmetrical supercapacitor that shows an outstanding cycle stability, excellent rate performance, good mechanical strength and flexibility. Moreover, the film presents a high specific capacitance of 120 mF cm− 2, energy density of 536 µWh cm− 2 (32 Wh kg− 1) and power density of 193 mW cm− 2 (53 kW kg− 1). Additionally, the film can be used as a substrate to graft other components.

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 seuil0,003

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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