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Enregistrement W2800414611 · doi:10.1088/1361-6455/aac34e

RBED cross sections for the ionization of atomic inner shells by electron-impact

2018· article· en· W2800414611 sur OpenAlexafffund
Xiaoya Judy Wang, Jan Seuntjens, José M. Fernández‐Varea

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics B Atomic Molecular and Optical Physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Molecular Physics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinisterio de Economía y Competitividad
Mots-clésAtomic physicsIonizationElectron ionizationElectronMaterials scienceIonPhysicsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The relativistic binary-encounter-dipole (RBED) model for electron-impact ionization of atoms combines classical binary-encounter theory and the asymptotic dipole interaction, which is based on the plane-wave Born approximation, with the only non-trivial ingredient being the optical oscillator strength (OOS). Due to the difficulty of obtaining accurate OOSs, the performance of the RBED model has so far not been fully assessed. In the present work we compare RBED inner-shell ionization cross sections (total and differential) of neutral atoms evaluated using three types of OOSs, namely an empirical power-law OOS, analytical hydrogenic OOSs and ab initio OOSs calculated numerically from self-consistent atomic potentials. We find that, compared to the distorted-wave Born approximation (DWBA), the RBED with either hydrogenic or numerical OOSs generally yields more accurate total cross sections (TCSs) than the RBED with the power-law OOS, especially for the most tightly bound shells. In the highly relativistic limit the RBED model does not recover the Bethe asymptotic behavior because of its different energy-dependent prefactor, hence we investigate an alternative prefactor which restores the correct Bethe asymptote. Finally, we suggest multiplying the RBED differential cross sections (DCSs) by the ratio of DWBA to RBED TCSs and verify that this renormalization improves the agreement with the DWBA DCSs.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil0,867

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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