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Enregistrement W4409542857 · doi:10.1039/d5sc00932d

Advances in layer manganese dioxide for energy conversion and storage: mechanisms, strategies and prospects

2025· review· en· W4409542857 sur OpenAlexaff
Yadi Zhang, Hong‐Kun Xu, Manal S. Ebaid, Xinjie Zhang, Kaixin Jiang, Xuehua Zhang, Zhanhu Guo, Ben Bin Xu

Notice bibliographique

RevueChemical Science · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesScience and Technology Program of Gansu ProvinceNational College Students Innovation and Entrepreneurship Training ProgramEngineering and Physical Sciences Research CouncilNorthern Borders University
Mots-clésSupercapacitorManganeseEnergy storageCapacitanceLayer (electronics)Materials scienceNanotechnologyChemistryElectrodePhysicsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Layer manganese dioxide with its special structure, low price and large theoretical specific capacitance/capacity is considered a competitive candidate for various energy conversion and storage devices, such as supercapacitors and batteries (Li-ion, Na-ion, and Zn-ion) However, challenges such as low electronic/ionic conductivity, sluggish diffusion kinetics, and structural collapse during cycling are still the main factors limiting its practical application. A solid understanding of the correlation between structure and performance will greatly promote the performance and the further application of layer manganese dioxide. In this review, the energy storage mechanism of layer manganese dioxide in different energy storage devices is discussed in detail. Additionally, considering the current difficulties and challenges, recent advances in strategies for electrochemical performance improvement are systematically summarized, including synthetic methods, structure design, and interlayer engineering. Finally, suggestions for the future directions and developments in preparing layer manganese dioxide cathodes with high electrochemical performance are put forward.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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