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Enregistrement W2323717385

Single- and Multiple-Electron Removal Processes in Proton-Water Vapor Collisions

2012· article· en· W2323717385 sur OpenAlexaff
Mitsuko Murakami, Tom Kirchner, Marko Horbatsch, Hans J urgen L udde

Notice bibliographique

RevueBulletin of the American Physical Society · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Molecular Physics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFragmentation (computing)IonizationAtomic physicsElectronIonElectron captureFormalism (music)PhysicsProtonElectron ionizationRange (aeronautics)Nuclear physicsMaterials science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Charge-state correlated cross sections for singleand multiple-electron removal processes (capture and ionization) in proton-H2O collisions are calculated by using the nonperturbative basis generator method adapted for ion-molecule collisions [Phys. Rev. A 80, 060702(R) (2009)]. The results are compared with experimental data for a wide range of impact energies spanning from 20 keV to several MeV. Single-electron removal probabilities in each molecular orbital are evaluated using the inclusive-probability formalism to predict the yields of charged fragments (H2O+, OH+, H+, O+) according to branching ratios that are valid at high impact energies. At intermediate and low energies, we calculate improved fragmentation cross sections that include the effects of multiple-electron removal processes. The resulting fragmentation yields agree with experiments at the 20%–30% level even below 100 keV impact energy.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,376

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,234
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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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