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Enregistrement W4402762676 · doi:10.3390/ma17194680

Excellent Electrochromic Properties of Ti4+-Induced Nanowires V2O5 Films

2024· article· en· W4402762676 sur OpenAlexaff
Yufei Deng, Hua Li, Jian Liang, Jun Liao, Min Huang, Rui Chen, Yinggui Long, Jacques Robichaud, Yahia Djaoued

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueTransition Metal Oxide Nanomaterials
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésElectrochromismMaterials scienceDopingNanorodNanowireElectrochemistryIonDissolutionSpin coatingNanotechnologyChemical engineeringOptoelectronicsCoatingElectrodeChemistryPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ti4+-doped V2O5 films with nanowires on top and a dense, long nanorod layer on the bottom were successfully fabricated using the spin-coating route. During the electrochromic cycling, charge transfer resistance (Rct) decreases while ion-diffusion ability (KΩ) rapidly drops in the first ten cycles and then levels off. Low Rct and morphology of nanowires collaboratively improved the electrochromic behavior of Ti4+-doped V2O5 films by enhancing the charge transfer speed and minimizing polarization and dissolution. The obtained Ti4+-doped V2O5 film shows better electrochromic properties than the undoped V2O5 film, with a coloration efficiency (CE) of 34.15 cm2/C, coloration time of 9.00 s, and cyclic retention of 82.6% at cycle 100. In contrast, the corresponding values for the undoped V2O5 film were 23.57 cm2/C, 13.16 s, and 43.6%.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,214 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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