Carbon in lithium-ion battery technology and beyond; Tribute to Kim Kinoshita
Notice bibliographique
Résumé
Carbon is essential for advancing battery materials in energy storage research. Its superior conductivity, chemical stability, and adaptability significantly enhance the performance of devices like lithium-ion batteries (LIBs). The rising need for sustainable energy solutions has heightened interest in Carbon's potential for electrochemical applications. Kim Kinoshita is a prominent scientist whose innovative research on carbon materials has substantially progressed lithium-ion battery technology, among other domains. Over many decades, his study has significantly influenced our comprehension of carbon electrode behavior in energy storage technologies. In the early 1980s, Kinoshita made foundational contributions to understanding carbon's function in electrochemical systems, establishing the basis for its extensive use in LIBs. His book Carbon: Electrochemical and Physicochemical Properties is a key reference in the field. Kinoshita's work on characterizing carbon materials for LIBs was crucial for improving anode performance and significantly advancing the understanding of lithium-ion intercalation in various carbon structures . His work on forming the solid electrolyte interphase on carbon electrodes provided great insight into battery life and safety. Beyond LIBs, Kinoshita explored using carbon material in supercapacitors , fuel cells, and metal-air batteries. His works on nanostructured carbons, including carbon nanotubes and graphene, developed novel paths for next-generation energy storage technology. Published over 200 peer-reviewed publications, the research work of Kinoshita bridges the gap between fundamental science and practical applications. This work highlights his contributions to electrochemical energy storage, particularly his research on carbon materials in LIBs. We also explore potential pathways for advancing rechargeable battery technology inspired by his innovative vision.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,007 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».