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Enregistrement W6764792 · doi:10.2172/1049790

International Round-Robin Testing of Bulk Thermoelectrics

2011· report· en· W6764792 sur OpenAlexaff
Hsin Wang, Wallace D. Porter, Jan König, Lidong Chen, Shengqiang Bai, Terry M. Tritt, Alex Mayolett, Charlene M. Smith, Fred R. Harris, Jeff Sharp, J. S. H. Lo, Holger Keinke, László I. Kiss

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Thermoelectric Materials and Devices
Établissements canadiensUniversité du Québec à ChicoutimiUniversity of WaterlooNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRound robin testReliability (semiconductor)Thermoelectric effectThermoelectric materialsThermal diffusivitySeebeck coefficientElectrical resistivity and conductivityMaterials scienceComputer scienceReliability engineeringPhysicsElectrical engineeringMathematicsStatisticsThermodynamicsEngineeringPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two international round-robin studies were conducted on transport properties measurements of bulk thermoelectric materials. The study discovered current measurement problems. In order to get ZT of a material four separate transport measurements must be taken. The round-robin study showed that among the four properties Seebeck coefficient is the one can be measured consistently. Electrical resistivity has +4-9% scatter. Thermal diffusivity has similar +5-10% scatter. The reliability of the above three properties can be improved by standardizing test procedures and enforcing system calibrations. The worst problem was found in specific heat measurements using DSC. The probability of making measurement error is great due to the fact three separate runs must be taken to determine Cp and the baseline shift is always an issue for commercial DSC. It is suggest the Dulong Petit limit be always used as a guide line for Cp. Procedures have been developed to eliminate operator and system errors. The IEA-AMT annex is developing standard procedures for transport properties testing.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,231 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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