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Enregistrement W6945138878 · doi:10.25500/edata.bham.00001247

Research data supporting the publication "Pre-Treatment and Valorisation of Critical Materials from Lithium-Ion Batteries Using Electrostatic and Magnetic Separation"

2025· dataset· en· W6945138878 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Birmingham Research Portal (University of Birmingham) · 2025
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFaraday Institution
Mots-clésSeparator (oil production)Research dataResearch developmentMagnetic separationValorisationMagnet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset includes a material balance of coarsely shredded Li-ion pouch cells which have been through electrostatic and Magnetic separation processes, and subsequent optical characterisation. 3 types of pouch cell (NMC from a 2nd Generation Nissan Leaf, LMO-NCA from a 1st Generation Nissan Leaf, and LFP from A123) were parameterised to determine the mass of anode, cathode, pouch, separator, casing, and electrolyte. These cells were then shredded, separated, and optically sorted. FTIR data of separator materials is also included.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0060,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1490,100

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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