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Enregistrement W4205948863 · doi:10.1002/eom2.12178

Increasing ionic conductivity in polymer electrodes using oxanorbornene

2022· article· en· W4205948863 sur OpenAlexafffund
So Young An, Bryony T. McAllister, Eloi Grignon, Sloane Evariste, Dwight S. Seferos

Notice bibliographique

RevueEcoMat · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNorborneneIonic conductivityElectrodeMaterials scienceRedoxMonomerElectrolytePolymerChemical engineeringConductivityIonic bondingPolymer chemistryChemistryIonOrganic chemistryComposite materialPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pendant polymer‐based organic electrodes consisting of redox‐active quinones are promising for the next generation of rechargeable batteries owing to their fast redox kinetics and the structural diversity of their design. Many commercially available norbornene monomers have been popular choices for preparing pendant polymer electrodes, since these monomers enable numerous synthetic routes for attaching redox‐active pendant groups. However, these electrodes often suffer from sluggish lithium‐ion mobility at both the electrode–electrolyte interface and within the bulk of the electrode because of their poor ionic conductivity. This can lead to low cycling stability and rate capability. In this study, we design and compare the performance of redox‐active poly(norbornene) and poly(oxanorbornene) pendant polymer electrodes. The additional oxygen in the repeat unit of poly(oxanorbornene) facilitates conduction of Li‐ions, resulting in improved performance relative to their poly(norbornene) counterparts. Specifically, higher reversible capacities are achieved at high current densities and initial capacity is better retained during prolonged cycling tests. Unlike previous strategies to increase the ionic conductivity of polymer electrodes, our design involves minimal synthetic steps and only contributes to a small increase in additional redox‐inactive mass, offering a versatile platform for high‐performance organic electrode materials. image

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,421

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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