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Enregistrement W44287710 · doi:10.3384/lic.diva-106006

Screen Printed Thermoelectric Devices

2014· book· en· W44287710 sur OpenAlexaff
Andreas Willfahrt

Notice bibliographique

RevueLinköping University Electronic Press eBooks · 2014
Typebook
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Thermoelectric Materials and Devices
Établissements canadiensEngineering Link (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUSableThermoelectric materialsProcess engineeringThermoelectric effectThermoelectric generatorMaterials scienceConductorScreen printingProcess (computing)Production (economics)Manufacturing engineeringComputer scienceMechanical engineeringEngineeringComposite materialThermal conductivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermoelectric generators (TEG) directly convert heat energy into electrical energy.The impediments as to why this technology has not yet found extensive application are the low conversion efficiency and high costs per watt.On the one hand, the manufacturing process is a cost factor.On the other, the high--priced thermoelectric (TE) materials have an enormous impact on the costs per watt.In this thesis both factors will be examined: the production process and the selection of TE materials.Technical screen printing is a possible way of production, because this method is very versatile with respect to the usable materials, substrates as well as printing inks.The organic conductor PEDOT:PSS offers reasonable thermoelectric properties and can be processed very well in screen printing.It was demonstrated by prototypes of fully printed TEGs that so--called vertical printed TEGs are feasible using standard graphic arts industry processes.In addition, the problems that occur with print production of TEGs are identified.Finally, approaches to solve these problems are discussed.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0740,041

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,192 · 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'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

Citations12
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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