Toward Practical Implementation of Cation-Disordered Rock-Salt Cathodes for Sustainable Li-Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Professor Gerbrand Ceder has made pioneering contributions to the discovery and optimization of novel materials for electrochemical energy storage by integrating computational and experimental approaches. In particular, his work on cation-disordered rock-salt (DRX) cathodes has opened new avenues for developing high-performance, low-cost Li-ion batteries free of nickel and cobalt [1-3]. In this talk, I will discuss the key challenges associated with the practical implementation of these materials, with a focus on their electrical properties, chemo-mechanical behavior, and microstructural limitations. Drawing from our recent publications [4,5], I will also highlight how engineering the carbon/binder system in DRX cathodes and tailoring particle morphology can effectively address some of these critical issues. [1] J. Lee, G. Ceder et al., Science 343, 519-522 (2014) [2] R. Clément, Z. Lun, G. Ceder, Energy Environ. Sci. 13, 345-373 (2020) [3] H. Li, R. Fong, J. Lee et al., Joule 6, 53-91 (2022) [4] E. Lee, D.-H. Lee, D.-H. Seo, J. Lee, Energy Environ. Sci. 17, 3753-3764 (2024) [5] H. Ahmed, J. Lee et al., https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-5154732/v1 (Under revision)
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».