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Enregistrement W4402370029 · doi:10.3390/jcs8090351

Pseudocapacitive and Magnetic Properties of SrFe12O19–Polypyrrole Composites

2024· article· en· W4402370029 sur OpenAlexafffund
Michael MacDonald, Igor Zhitomirsky

Notice bibliographique

RevueJournal of Composites Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMultiferroics and related materials
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPolypyrroleComposite materialMaterials sciencePolymerizationPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study is inspired by the importance of advanced composites, combining spontaneous magnetization with electrical charge storage properties. It is focused on the investigation of magnetically hard SrFe12O19 (SFO) material and its composites with polypyrrole (PPy). For the first time, an organic surfactant–charge transfer mediator and high-energy ball milling (HEBM) were applied to the preparation of high-active-mass SFO composite electrodes. An important finding was the ability to achieve enhanced capacitance of SFO and its composites in a negative range of electrode potentials in an electrolyte. The benefits of the sodium sulfate electrolyte and the charge storage mechanism are discussed. Another important finding was the synergy of the properties of SFO and PPy, which allowed the preparation of highly capacitive conductive composites. The effects of HEBM and the SFO content in the composites on the capacitive properties were studied. Magnetic measurements revealed the effect of HEBM on the magnetic properties and demonstrated good magnetic properties of the composites, which also exhibited advanced capacitive properties. The composites were utilized for the manufacturing of an asymmetric device, which exhibited high capacitive properties at an applied voltage of 1.5 V.

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 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)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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