Combined Machine Learning and Experimental Study for the Zintl Phase Thermoelectric Ba <sub> 1− <i>x</i> </sub> Sr <sub> <i>x</i> </sub> Zn <sub> 2− <i>y</i> </sub> Cd <sub> <i>y</i> </sub> Sb <sub>2</sub> System
Notice bibliographique
Résumé
Two new Sr and Cd cosubstituted zintl phases of Ba 0.92(2) Sr 0.08 Zn 1.30(3) Cd 0.70 Sb 2 and Ba 0.60(2) Sr 0.40 Zn 0.32(4) Cd 1.68 Sb 2 are successfully synthesized, and these compounds are crystallized in the orthorhombic BaCu 2 S 2 ‐type and the trigonal CaAl 2 Si 2 ‐type phases, respectively. Overall, crystal structures are constructed by the assembly of 1) the structural backbone of the infinite chain and 2) the Ba/Sr mixed site, filling the space within or in‐between anionic frameworks. The structural selectivity between these two title phases can be explained by the radius ratio criterion of cationic‐to‐anionic elements ( r + / r – ). Furthermore, the r + / r – criterion determining the preferred structure is closely related to the Ba/SrSb bond distance and eventually affects the Sr substitution level in both phases. A series of DFT calculations suggest that the BaCu 2 S 2 ‐type phase exhibits a heavily doped semiconductor behavior, while the CaAl 2 Si 2 ‐type phase shows semiconducting behavior. The temperature‐dependent thermoelectric (TE) property measurements prove that Ba 0.60(2) Sr 0.40 Zn 0.32(4) Cd 1.68 Sb 2 exhibits a relatively higher ZT value than Ba 0.92(2) Sr 0.08 Zn 1.30(3) Cd 0.70 Sb 2 due to its higher electrical conductivities and Seebeck coefficients. Machine learning (ML)‐based predictions successfully capture general TE trends of the title phases and show higher ZT values for the BaCu 2 S 2 ‐type phase compared to the CaAl 2 Si 2 ‐type phase.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».