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Enregistrement W4410167440 · doi:10.1002/adma.202501544

A Perspective on the Origin of High‐Entropy Solid Electrolytes

2025· article· en· W4410167440 sur OpenAlexafffund
Feipeng Zhao, Shumin Zhang, Xueliang Sun

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsCanada Research Chairs
Mots-clésMaterials scienceElectrolyteEntropy (arrow of time)Perspective (graphical)NanotechnologyManagement scienceThermodynamicsComputer scienceArtificial intelligencePhysicsPhysical chemistryEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the key material for the all-solid-state batteries (ASSBs), solid electrolytes (SEs) have attracted increasing attention. Recently, a novel design strategy-high-entropy (HE) approach is frequently reported to improve the ionic conductivity and electrochemical performance of SEs. However, the fundamental understandings on the HE working mechanism and applicability evaluation of HE concept are deficient, which would impede the sustainable development of a desirable strategy to enable high-performance SEs. In this contribution, the essence of HE-related approaches and their positive effects on SEs are evaluated. The reported HE strategy stems from complex compositional regulations. The derived structural stability and enhanced property are originally from the modulated system disorder and subtle local-structure evolutions, respectively. While HE ardently describes the increased entropy/disorder during the modification of prevailing SEs, rigorous experimental formulations, and direct correlations between the HE structures and desired properties are necessary to be established. This perspective would be a timely and critical overview for the HE approaches in the context of SEs, aiming to stimulate further discussion and exploration in this emerging research direction.

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)0,000
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 enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations17
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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