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Enregistrement W4200442560 · doi:10.1149/1945-7111/ac4544

New Insight into Li <sup>+</sup> Dynamics in Lithium Bimetal Phosphate

2021· article· en· W4200442560 sur OpenAlexafffund
Laurence Savignac, John M. Griffin, Steen B. Schougaard

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLithium (medication)OlivineRelaxation (psychology)DiffusionStoichiometryTransition metalManganeseChemistrySolid solutionChemical physicsMaterials sciencePhysical chemistryThermodynamicsMineralogyCatalysisMetallurgyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Substitution of iron by other transition metals within the remarkably stable olivine framework is of interest considering the expected gain in energy density. However, manganese rich olivine materials suffer from sluggish redox kinetics, leading to electrochemical performances at high current densities which are below expectations. The source of the kinetic limitations is not clear, with multiple processes having been proposed, including low bulk electronic conductivity, structural instability of Mn 3+ and a phase transition mechanism. This study employed 7 Li MAS NMR relaxation techniques to indirectly probe Li + dynamics using various stoichiometry of chemically prepared Li x Mn y Fe 1-y PO 4 (0 ≤ ( x , y ) ≤ 1). Focusing on the particle level, the aim was to understand how the different crystal phases, alongside the Mn structural contribution, influence Li + transport at each stage of the oxidation process. Significantly, the formation of an olivine solid solution with vacancies within this progression gave rise to a faster 7 Li transverse relaxation derived from superior Li + motion.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,219
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'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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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