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Enregistrement W4406628578 · doi:10.3390/batteries11010035

Different Metal–Air Batteries as Range Extenders for the Electric Vehicle Market: A Comparative Study

2025· article· en· W4406628578 sur OpenAlexaff
Yasmin Shabeer, Seyed Saeed Madani, Satyam Panchal, Mahboubeh Mousavi, Michael Fowler

Notice bibliographique

RevueBatteries · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRange (aeronautics)Electric vehicleAutomotive engineeringEnvironmental scienceMaterials scienceBusinessEngineeringComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metal–air batteries represent a category of energy storage system that leverages the reaction between metal and oxygen from the atmosphere to produce electricity. These batteries, known for their high energy density, have attracted considerable attention as potential solutions for extending the range of electric vehicles. Understanding the capabilities and limitations of metal-air batteries as range extenders is crucial for advancing electric vehicle technology, as these batteries could offer the additional energy needed to overcome current range limitations. This review paper provides a detailed overview of various metal-air battery technologies, delving into their design, functionality, and inherent challenges. By analyzing key theoretical and practical parameters, the study highlights how these factors influence overall battery performance. Additionally, the review addresses critical cost considerations, particularly the relationship between vehicle cost and driving range, uncovering the significant trade-offs involved in adopting metal-air batteries. Through an examination of nearly all the existing metal-air batteries, this paper sheds light on their potential to serve as effective range extenders, thereby facilitating the transition to a cleaner, more sustainable transportation landscape.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeObservationnel
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

Citations37
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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