Correction to: Effective transport network driven by tortuosity gradient enables high-electrochem-active solid-state batteries
Notice bibliographique
Résumé
In the Fig. 1 of ‘Effective transport network driven by tortuosity gradient enables high-electrochem-active solid-state batteries’ (National Science Review, Volume 10, Issue 3, 2023, nwac272, https://doi.org/10.1093/nsr/nwac272), the data for dQ/dV profiles and the corresponding potential for thin-ASSLBs were incorrectly provided (Fig. 1b and d left). The corrected version of Fig. 1 is presented below. Poor electrochemical properties of thickened solid-state batteries. (a) Schematic diagram of thin-ASSLBs and thick-ASSLB. (b and c) dQ/dV profiles at the second cycle and fifth cycle for (b) thin-ASSLBs and (c) thick-ASSLBs. (d) The potential of H1 to M at the second cycle and fifth cycle in thin-ASSLBs and thick-ASSLBs. (e) Comparison of the cycling stability of thin-ASSLBs, thick-ASSLBs, and thick-LELBs under 0.1C. The loadings of thin-ASSLBs, thick-ASSLBs, and thick-LELBs are ≈ 10, 20, and 20 mg cm−2, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,039 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».