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Enregistrement W1991799009 · doi:10.1063/1.2805359

The ECRIS charge state breeding project at TRIUMF

2008· article· en· W1991799009 sur OpenAlexafffund
F. Ames, R. Baartman, P. Bricault, K. Jayamanna, M. McDonald, P. W. Schmor, T L Spanjers, D. Yuan, T. Lamy

Notice bibliographique

RevueReview of Scientific Instruments · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesTRIUMF
Mots-clésIonElectron cyclotron resonanceAtomic physicsIon sourceNuclear physicsCyclotronPhysicsIon cyclotron resonanceIon gunPlasmaMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance of charge state breeding with an electron cyclotron resonance (ECR) ion source intended to increase the charge state of online produced radioactive ions at the ISAC facility at TRIUMF has been investigated. A 14 GHz PHOENIX from PANTECHNIK has been setup on a test bench. Singly charged ions have been produced with several ion sources typical for the on-line operation and were injected into the charge breeder. The main purpose of the tests has been the optimization of the efficiency for the charge breeding into the desired charge state. Maximum efficiencies reached so far with the standard one step deceleration of the ions in front of the plasma are up to about 6% for noble gas ions and about 3.5% for alkalines. As ion optics simulations show, the acceptance can be increased by a two step deceleration. In order to meet the velocity acceptance of the accelerator at different A/q values a similar two gap acceleration system for the highly charged ions has been installed to allow the source to run at different voltages. For the further beam transport to the accelerator, cross sections for charge exchange of the highly charged ions with the residual gas have been determined.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations8
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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