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Enregistrement W3037619606 · doi:10.1103/physrevc.100.065801

Entrainment effects in neutron-proton mixtures within the nuclear energy-density functional theory: Low-temperature limit

2019· article· en· W3037619606 sur OpenAlexaboutno aff
N. Chamel, Valentin Allard

Notice bibliographique

RevuePhysical review. C · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear physics research studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds De La Recherche Scientifique - FNRSEuropean Cooperation in Science and TechnologyAspen Center for PhysicsNational Science Foundation
Mots-clésIsovectorPhysicsNeutron starEntrainment (biomusicology)NeutronFermi Gamma-ray Space TelescopeNuclear physicsNuclear matterDipoleQuantum electrodynamicsStatistical physicsComputational physicsQuantum mechanicsNucleon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mutual entrainment effects in cold neutron-proton mixtures are studied in the framework of the self-consistent nuclear energy-density functional theory. Exact expressions for the mass currents, valid for both homogeneous and inhomogeneous systems, are directly derived from the time-dependent Hartree-Fock equations with no further approximation. The equivalence with the Fermi-liquid expression is also demonstrated. Focusing on neutron-star cores, a convenient and simple analytical formulation of the entrainment matrix in terms of the isovector effective mass is found, thus allowing one to relate entrainment phenomena in neutron stars to isovector giant dipole resonances in finite nuclei. Results obtained with different functionals are presented. These include the Brussels-Montreal functionals, for which unified equations of state of neutron stars have been recently calculated.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,748

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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