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Enregistrement W4241816092 · doi:10.1002/ange.201913923

From Solid‐Solution Electrodes and the Rocking‐Chair Concept to Today's Batteries

2019· article· en· W4241816092 sur OpenAlexaff
Heng Zhang, Chunmei Li, Gebrekidan Gebresilassie Eshetu, Stéphane Laruelle, Sylvie Grugeon, Karim Zaghib, C. Julien, A. Mauger, Dominique Guyomard, Teófilo Rojo, Nuria Gisbert‐Trejo, Stefano Passerini, Xuejie Huang, Zhibin Zhou, Patrik Johansson, Maria Forsyth

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensHydro-Québec
Organismes subventionnairesEusko Jaurlaritza
Mots-clésNanotechnologyLithium (medication)CommodityElectrolyteElectrodeEnergy storageEnergy densityEngineering physicsMaterials sciencePower (physics)EngineeringChemistryPhysicsBusinessPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Lithium‐ion batteries (LIBs) have become ubiquitous power sources for small electronic devices, electric vehicles, and stationary energy storage systems. Despite the success of LIBs which is acknowledged by their increasing commodity market, the historical evolution of the chemistry behind the LIB technologies is laden with obstacles and yet to be unambiguously documented. This Viewpoint outlines chronologically the most essential findings related to today's LIBs, including commercial electrode and electrolyte materials, but furthermore also depicts how the today popular and widely emerging solid‐state batteries were instrumental at very early stages in the development of LIBs.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,491

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations54
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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