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Enregistrement W2074824781 · doi:10.1103/physrevc.90.061601

Predictive theory for elastic scattering and recoil of protons from<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mmultiscripts><mml:mi mathvariant="normal">He</mml:mi><mml:mprescripts/><mml:none/><mml:mrow><mml:mn>4</mml:mn></mml:mrow></mml:mmultiscripts></mml:math>

2014· article· lv· W2074824781 sur OpenAlexafffund
Guillaume Hupin, Sofia Quaglioni, P. Navrátil

Notice bibliographique

RevuePhysical Review C · 2014
Typearticle
Languelv
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear physics research studies
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesLawrence Livermore National LaboratoryNuclear PhysicsNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOffice of ScienceTRIUMFU.S. Department of Energy
Mots-clésRecoilElastic scatteringScatteringNucleonElastic recoil detectionPhysicsAtomic physicsProtonNuclear physicsComputational physicsIonQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low-energy cross sections for elastic scattering and recoil of protons from $^{4}\mathrm{He}$ nuclei (also known as $\ensuremath{\alpha}$ particles) are calculated directly by solving the Schr\"odinger equation for five nucleons interacting through accurate two- and three-nucleon forces derived within the framework of chiral effective field theory. Precise knowledge of these processes at various proton backscattering/recoil angles and energies is needed for the ion-beam analysis of numerous materials, from the surface layers of solids, to thin films, to fusion-reactor materials. Indeed, the same elastic scattering process, in two different kinematic configurations, can be used to probe the concentrations and depth profiles of either hydrogen or helium. We compare our results to available experimental data and show that direct calculations with modern nuclear potentials can help to resolve remaining inconsistencies among data sets and can be used to predict these cross sections when measurements are not available.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations36
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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