An overview of EBIT data needed for experiments on laser-producedplasmas
Notice bibliographique
Résumé
Data produced by an electron beam ion trap (EBIT) can be crucial for interpreting spectra from plasmas created by long-pulse lasers. Four example spectra are considered: (i) the spectra from the hot gold plasma in the laser deposition region of a hot hohlraum, (ii) the He-β spectra from an argon-doped imploding core of an inertial confinement fusion capsule, (iii) the polarization in spectral lines produced by hot electrons generated by laser-plasma parametric instabilities, and (iv) the spectra of the underdense plasma from an aerogel X-ray source. The EBIT data needed for these cases are: (i) the line positions for 3 → 2 transitions in open M shell gold ions, (ii) the Li-like satellite lines for the K-β transition in open L shell argon ions, (iii) the polarization of suitable X-ray lines at 30 keV, and (iv) the precise wavelengths of K lines of highly charged Si ions and the precise wavelengths of L and K lines of highly charged Ge ions.PACS Nos.: 52.25.Os, 52.38.–4, 52.38.Bv, 52.57.–z, 52.57.Fg, 52.59.Px, 52.70.–m 52.70.La
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,007 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».