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Enregistrement W4400486635 · doi:10.1002/ente.202400199

Advanced In Situ and Operando Characterization Techniques for Zinc‐Ion Batteries

2024· article· en· W4400486635 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnergy Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Ningxia ProvinceChinese Academy of Sciences
Mots-clésIn situCharacterization (materials science)ZincMaterials scienceIonNanotechnologyChemical engineeringInorganic chemistryChemistryMetallurgyEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aqueous zinc‐ion batteries (AZIB) are increasingly recognized as a promising next‐generation energy storage technology, prized for their affordability and high safety profile. Yet, their widespread adoption is challenged by complex reaction mechanisms and the evolving nature of both the electrode material and interfaces, which remain critical barriers. This review underscores the utility of in situ and operando characterization techniques in AZIB systems, offering invaluable tools for tracking these intricate processes and deepening understanding of energy storage mechanisms. This review presents an extensive overview of cutting‐edge in situ and operando methods, emphasizing their crucial role in structural investigations of materials and interfaces during electrochemical processes. This review particularly focuses on the synergistic application of various in situ techniques, delving into the nuances of experimental setups and data interpretation. Finally, it addresses current challenges in the field and proposes potential strategies, aiming to enhance the impact and broaden the application of these techniques for future advancements and mechanistic insights in AZIB research.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,437
Score d'incertitude au seuil0,650

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,246 · 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