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Enregistrement W2746108445 · doi:10.1103/physrevlett.120.113201

Three Phase-Grating Moiré Neutron Interferometer for Large Interferometer Area Applications

2018· article· en· W2746108445 sur OpenAlexafffund
Dusan Sarenac, D. A. Pushin, M. G. Huber, D. S. Hussey, Houxun Miao, M. Arif, D. G. Cory, Alex Cronin, B. Heacock, David L. Jacobson, Jacob M. LaManna, Han Wen

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear Physics and Applications
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNIST Center for Neutron ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institute of Standards and TechnologyCanada First Research Excellence FundU.S. Department of CommerceCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaU.S. Department of Energy
Mots-clésInterferometryMoiré patternOpticsGratingAstronomical interferometerPhase (matter)NeutronPhysicsDiffraction gratingMaterials scienceNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We demonstrate a three phase-grating moiré neutron interferometer in a highly intense neutron beam as a robust candidate for large area interferometry applications and for the characterization of materials. This novel far-field moiré technique allows for broad wavelength acceptance and relaxed requirements related to fabrication and alignment, thus circumventing the main obstacles associated with perfect crystal neutron interferometry. We observed interference fringes with an interferometer length of 4 m and examined the effects of an aluminum 6061 alloy sample on the coherence of the system. Experiments to measure the autocorrelation length of samples and the universal gravitational constant are proposed and discussed.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,305 · 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'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

Citations45
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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