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Enregistrement W4285497538 · doi:10.1149/ma2022-012356mtgabs

(Invited) John B. Goodenough's Centenarian : Success Story of LiFePO<sub>4</sub> (LFP) As Cathode Material for Rechargeable Lithium Batteries

2022· article· en· W4285497538 sur OpenAlexaff
Karim Zaghib, Michel L. Trudeau, M.V. Reddy, A. Mauger, C. Julien, Michel Armand

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueHistory and advancements in chemistry
Établissements canadiensHydro-QuébecMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBattery (electricity)Lithium (medication)CathodeEnergy densityEnergy storageNanotechnologyMaterials scienceEngineering physicsComputer scienceElectrical engineeringEngineeringPsychologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lithium-ion and solid-state battery (SSB) are now playing a central role in consumer electronic, energy storage and electric vehicles thanks to their excellent cycle life and high energy density. One of the key components that have paved the way for this success story in the past 27 years is LiFePO 4 (LFP) which has served as a lithium-ion host structure for the cathode electrode. Today only LFP is used in both commercial Li-ion and SSB batteries, due their safety, low cost (cobalt free), fast charge and discharge, and over 20 years of calendar life. In this presentation, we will show the progress of the physical chemistry of the olivine compounds since the pioneering work of Prof. John B. Goodenough. This major improvement has positioned LiFePO 4 as the active cathode element of a new generation of Li-ion batteries from cell to pack, hence making a breakthrough in the technology of energy storage and electric transportation. This achievement is the fruit of about 27 years of intensive research in the electrochemical community during which chemists, electrochemists, physicists, and engineers added their efforts to understand the properties of the material, to overcome the obstacles that were met on the way, and finally to reach the state of the art enabling its ubiquitous use in technology today and in the future.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,005

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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