MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2125211317 · doi:10.1063/1.4931618

Optimization of a hot-cavity type resonant ionization laser ion source

2015· article· en· W2125211317 sur OpenAlexaff
José Luis Henares, N. Lecesne, L. Hijazi, B. Bastin, Tomas Kron, J. Lassen, F. Le Blanc, R. Leroy, P. Naubereit, B. Osmond, Jean Luc Vignet, K. Wendt

Notice bibliographique

RevueReview of Scientific Instruments · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesCHIST-ERAEuropean CommissionAgenția Națională pentru Cercetare și Dezvoltare
Mots-clésIon sourceThermal emittanceLaserIonizationAtomic physicsIonIon beam depositionMaterials scienceIon beamIon gunBeam (structure)OpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resonant Ionization Laser Ion Source (RILIS) is nowadays an important technique in many Radioactive Ion Beam (RIB) facilities for its reliability and ability to ionize efficiently and element selectively. Grand Accélérateur National d'Ions Lourds (GANIL) Ion Source using Electron Laser Excitation (GISELE) is an off-line test bench for RILIS developed to study a fully operational resonant laser ion source at GANIL facility. The ion source body has been designed as a modular system to investigate different experimental approaches by varying the design parameters, to develop the future on-line laser ion source. The aim of this project is to determine the best technical solution which combines high selectivity and ionization efficiency with small ion beam emittance and stable long term operation. Latest results concerning emittance and time profile development as a function of the temperature for different ion source versions will be 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,700
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueReview of Scientific InstrumentsMême sujetParticle accelerators and beam dynamicsTravaux en français237 207