MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4381598922 · doi:10.1002/adma.202303416

Roll‐to‐Roll Printing of Anomalous Nernst Thermopile for Direct Sensing of Perpendicular Heat Flux

2023· article· en· W4381598922 sur OpenAlexfundno aff
Hirokazu Tanaka, Tomoya Higo, Ryota Uesugi, K. Yamagata, Yosuke Nakanishi, Hironobu Machinaga, Satoru Nakatsuji

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Thermoelectric Materials and Devices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJST-Mirai ProgramDivision of Materials ResearchJapan Society for the Promotion of ScienceCore Research for Evolutional Science and TechnologyUniversity of TokyoCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésThermopileNernst effectMaterials scienceNernst equationPerpendicularFlux (metallurgy)Heat fluxThermoelectric effectOptoelectronicsNanotechnologyMechanicsThermodynamicsOpticsHeat transferMetallurgyElectrodePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The anomalous Nernst effect (ANE) converts heat flux perpendicular to the plane into electricity, in sharp contrast with the Seebeck effect (SE), enabling mass production, large area, and flexibility of their devices through ordinary thin-film fabrication techniques. Heat flux sensors, one of the most promising applications of ANE, are powerful devices for evaluating heat flow and can lead to energy savings through efficient thermal management. In reality, however, SE caused by the in-plane heat flux is always superimposed on the measurement signal, making it difficult to evaluate the perpendicular heat flux. Here, ANE-type heat flux sensors that selectively detect a perpendicular heat flux are fabricated by adjusting the net Seebeck coefficient in their thermopile circuit with mass-producible roll-to-roll sputtering methods. The direct sensing of perpendicular heat flux using ANE-based flexible thermopiles, as well as their simple fabrication process, paves the way for the practical application of thin-film thermoelectric devices.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 GPT0,270
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations49
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvanced MaterialsMême sujetAdvanced Thermoelectric Materials and DevicesTravaux en français237 207