Y and La Doping in CaMnO<sub>3</sub> Compounds: Effects of Dopant Identity and Amount on Charge Transport Kinetics
Notice bibliographique
Résumé
Enhancing electronic transport properties of thermoelectric oxides is of great technological importance. Oxides are promising candidates for waste heat harvesting at elevated temperatures as well as for electricity generation in low‐power applications. To this purpose, fundamental understanding of their electrical and thermal conduction mechanisms is essential. Herein, the conduction mechanism of CaMnO3 materials is focused on and how dopant identity and amount alter the kinetic properties of charge transport is investigated. Ca1−xRxMnO3 compounds with R = Y and La are synthesized, where 0 ≤ x ≤ 0.13, and the electrical conductivity and Seebeck coefficient for temperatures ranging from 300 to 1050 K, indicating that Y‐doped compounds are usually more conductive than their La‐doped counterparts, are measured. Analysis of both in terms of the small polaron hopping model reveals that Y doping reduces conduction activation energies, resulting in higher electrical conductivity and charge carrier mobility. Remarkably high values of thermoelectric power factor for the Ca0.97La0.03MnO3 compound, for example, 300 μWm−1 K−2 at 1050 K are observed; furthermore, these values are preserved for a wide temperature range, rendering this compound a good candidate for heat‐to‐electrical power generation at elevated temperatures.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».