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Enregistrement W2096020725 · doi:10.1051/epjconf/20100214002

Influence Of The Neutron Richness On Binary Decays

2010· article· en· W2096020725 sur OpenAlexaff
G. Adémard, J. P. Wieleczko, É. Bonnet, A. Chbihi, J. D. Frankland, M. La Commara, M. Vigilante, E. Rosato, Antonio D’Onofrio, G. Spadaccini, J. Gómez del Campo, C. Beck, B. Borderie, R. Bougault, R. Dayras, G. de Angelis, A. Galindo-Uribarri, P. Lautesse, N. Le Neindre, M. Pârlog, D. Pierroutsakou, F. Rejmund, M. F. Rivet, M. Romoli, R. Roy, D. Shapira

Notice bibliographique

RevueEPJ Web of Conferences · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear physics research studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBinary numberNeutronKinetic energyPhysicsNuclear physicsAtomic physicsEnergy (signal processing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of the neutron richness on binary decays is investigated in 78,82Kr+ 40Ca reactions at 5.5 MeV/A incident energy. Kinetic energy distributions and angular distributions of fragments with atomic number 6 ≤ Z ≤ 28 were measured using the 4π-INDRA array. Global features are compatible with an emission from a long-lived system. The yields around the symmetric splitting are about 30The persistence of strong structural effects is evidenced from elemental cross-sections of the light fragments. The cross-sections for odd-Z fragments are higher for the neutron rich CN while cross-sections for even-Z fragments are higher for the neutron poor CN. Calculations assuming two different potential energy surfaces are presented.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,555
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,266 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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