Refining the cold atom pressure standard
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In our previous work (Shen et al 2020 Metrologia 57 025015; Booth et al 2019 New J. Phys. 21 102001), we have reported the first primary quantum pressure standard based on the loss rate of cold rubidium atoms from a magnetic trap. We have shown that this standard is self-calibrating. That is, the single parameter required to quantify the pressure or particle flux impinging on the sensor atoms, σ t o t v , can be determined experimentally. In this paper, we refine our procedure to extract the trap loss rate coefficient by expressing the measured trap loss rate of the rubidium atoms as a convolution of the universal loss rate expression from Shen et al (2020 Metrologia 57 025015) and Booth et al (2019 New J. Phys. 21 102001) with the energy distribution of the rubidium atoms in the trap. We report improved σ t o t v values for 87Rb–X (X = He, Ar, Xe, H2, N2, and CO2) collision pairs. All are systematically higher than our previously reported values, although the differences are less than 2%. The calibration factor of an ionization gauge for nitrogen obtained using the cold atom standard, i g = 0.950 (19), agrees with the value obtained by NIST, i g = 0.940 (26) calibrated against their orifice flow standard.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,008 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».