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Enregistrement W4289711260 · doi:10.1002/adfm.202205142

Stabilization, Characterization, and Electrochemical Applications of High‐Entropy Oxides: Critical Assessment of Crystal Phase–Properties Relationship

2022· article· en· W4289711260 sur OpenAlexaff
Gracita M. Tomboc, Xiandi Zhang, Songa Choi, Dae-Kyu Kim, Lawrence Yoon Suk Lee, Kwangyeol Lee

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Entropy Alloys Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesHong Kong Polytechnic UniversityNational Research Foundation of Korea
Mots-clésMaterials scienceCharacterization (materials science)ElectrochemistryNanotechnologyCrystal structureChemical physicsElectrodePhysical chemistryPhysicsCrystallographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High‐entropy oxides (HEOs), a class of newly emerging energy conversion and storage technology materials, have gained significant interest due to their unique structure, complex stoichiometry, and corresponding synergetic effect. Despite the increasing number of reported studies related to HEOs in recent years, details of their structural properties and electrochemical activities are still lacking. Herein, the exciting developments of HEOs regarding their design, synthesis, characterization, theoretical calculations, and electrochemical performances are outlined. The fundamentals of HEOs, including their strict definition, main features, and four‐core aspect effects are presented. The different synthetic methods of HEOs are categorized to highlight the significance of parameter optimization to ensure the single‐phase stability of HEOs. The advances in characterization techniques on the local lattice and atomic distribution and the basic principles of combinatorial screening methods based on computational techniques are also elaborated. Recent HEO‐based electrode/electrocatalysts toward Li‐ion batteries and oxygen catalysis are reviewed to assess the potential applications of HEOs. This review draws attention to the critical challenges of HEOs that are worth more extensive explorations 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: 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
Métarecherche0,0010,001
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 GPT0,250
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations162
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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