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Enregistrement W2813633440 · doi:10.1016/j.nimb.2018.06.006

Enhancing the extraction of laser-ionized beams from an arc discharge ion source volume

2018· article· en· W2813633440 sur OpenAlexaff
Y. Martinez Palenzuela, B. A. Marsh, J. Ballof, R. Catherall, K. Chrysalidis, T. E. Cocolios, B. Crepieux, T. Day Goodacre, V. N. Fedosseev, M. Huýse, P. Larmonier, J.P. Ramos, S. Rothe, Jonathan D. Smith, Thierry Storà, P. Van Duppen, S. G. Wilkins

Notice bibliographique

RevueNuclear Instruments and Methods in Physics Research Section B Beam Interactions with Materials and Atoms · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Molecular Physics
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesKU LeuvenFonds Wetenschappelijk OnderzoekScience and Technology Facilities CouncilEuropean CommissionVlaamse regeringBelgian Federal Science Policy Office
Mots-clésIon sourceIon beam depositionIon gunIonizationAtomic physicsIon beamIonLaserMaterials scienceChemistryAnalytical Chemistry (journal)OpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Versatile Arc Discharge and Laser Ion Source (VADLIS) is a recently established ion source for the CERN-ISOLDE radioactive ion beam facility. It offers either electron-impact ionization (VADIS-mode) or resonance laser ionization (RILIS-mode). The choice of operating mode depends on the element of interest or the required beam purity. Particle-in-cell simulations using the VSim software show that the ion extraction efficiency of the VADLIS in RILIS-mode can be improved if it is equipped with an insulated extractor plate, to which an optimal voltage can be applied. This enables optimization of the RILIS-mode ion extraction independently of the electron density. Experiments have been performed using a prototype VADLIS with an adjustable extractor plate voltage for the generation of gallium ion beams at the off-line separator as well as magnesium, molybdenum and mercury ion beams at ISOLDE. A factor >2 increase of the VADLIS efficiency in RILIS-mode has been achieved.

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)0,001
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 enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,495

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,361 · 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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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