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Enregistrement W3002532738 · doi:10.1139/cjp-2019-0652

Measurements of K-shell ionization cross sections of Fe, Ni, and Zn by 7–29 keV electron impact using the thick-target method

2020· article· en· W3002532738 sur OpenAlexvenueno aff
Lixia Tian, Chunhui Dai, Y.J. Liu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueX-ray Spectroscopy and Fluorescence Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEast China Institute of TechnologyNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhysicsBremsstrahlungElectronIonizationTikhonov regularizationAtomic physicsBorn approximationMonte Carlo methodElectron shellCompton scatteringPhotonNuclear physicsIonInverse problemOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The measurements of K-shell ionization cross sections for Fe, Ni, and Zn were performed using 7–29 keV electron impact on thick targets. Monte Carlo simulations were employed to correct the effects due to the multiple-scattered electrons and bremsstrahlung photons as well as other secondary particles within the thick targets. The so-called Tikhonov regularization method was adopted to deal with the ill-posed inverse problem involved in the thick-target method. The experimental results were compared with the DWBA and PWBA-C-Ex predictions as well as existing experimental data from the literature. It is observed that our experimental data are in better agreement with the theoretical results based on the DWBA model developed by Bote et al.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,573
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 technologies0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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