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Enregistrement W3043601642 · doi:10.1103/physreva.102.012808

Multicharged-ion–water-molecule collisions in a classical-trajectory time-dependent mean-field theory

2020· article· en· W3043601642 sur OpenAlexafffund
Alba Jorge, Marko Horbatsch, Tom Kirchner

Notice bibliographique

RevuePhysical review. A/Physical review, A · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Molecular Physics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIonizationPhysicsIonProjectileAtomic physicsRange (aeronautics)TrajectoryMoleculeFlux (metallurgy)ChemistryQuantum mechanicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A recently proposed classical-trajectory dynamical screening model for the description of multiple ionization and capture during ion--water-molecule collisions is extended to incorporate dynamical screening on both the multicenter target potential and the projectile ion. Comparison with available experimental data for $\mathrm{He}{}^{2+}$ $+$ $\mathrm{H}{}_{2}\mathrm{O}$ collisions at intermediate energies (10--150 keV/u) and $\mathrm{Li}{}^{3+}$ $+$ $\mathrm{H}{}_{2}\mathrm{O}$ at higher energies (100--850 keV/u) demonstrates the importance of both screening mechanisms. The question of how to deal with the repartitioning of the capture flux into allowed capture channels is addressed. The model also provides insights for data on highly charged projectile ions $(\mathrm{C}{}^{6+},$ $\mathrm{O}{}^{8+},$ $\mathrm{Si}{}^{13+})$ in the MeV/u range where the question of saturation effects in net ionization was raised in the literature.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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