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Enregistrement W2756962338 · doi:10.1051/epjconf/201715401024

Material dependence of<sup>2</sup>H(d,p)<sup>3</sup>H cross section at the very low energies

2017· article· en· W2756962338 sur OpenAlexaff
A. I. Kilić, K. Czerski, Fadime Kuştan-Kılıç, N. Targosz–Ślęczka, Daniel Weißbach, A. Huke, G. Ruprecht

Notice bibliographique

RevueEPJ Web of Conferences · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear physics research studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResonance (particle physics)Cross section (physics)NeutronAtomic physicsBranching fractionChemistryMetalProtonElectronNuclear physicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Calculations of the material dependence of 2H(d,p)3H cross section and neutron-to-proton branching ratio of d+d reactions have been performed including a concept of the 0+ threshold single particle resonance. The resonance has been assumed to explain the enhanced electron screening effect observed in the d+d reaction for different metallic targets. Here, we have included interference effects between the flat and resonance part of the cross section, which allowed us to enlighten observed suppression of the neutron channel in some metals such as Sr and Li. Since the position of the resonance depends on the screening energy that strongly depends on the local electron density. The resonance width, observed for the d+d reactions in the very hygroscopic metals (Sr and Li) and therefore probably contaminated by oxides, should be much larger than for other metals. Thus, the interference term of the cross section depending on the total resonance width provides the material dependences.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,272 · 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.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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