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Enregistrement W3175819776 · doi:10.18429/jacow-ipac2017-tupab022

TRIUMF ARIEL e-Linac Ready for 30 MeV

2017· article· en· W3175819776 sur OpenAlexaff
Shane Koscielniak, Z. Ang, K. Fong, James Keir, O. Kester, Michael Laverty, Robert Laxdal, Yanyun Ma, A.K. Mitra, Thomas Planche, D. Storey, Edward Thoeng, Bhalwinder Waraich, Zhongyuan Yao, Vladimir Zvyagintsev

Notice bibliographique

RevueJACOW · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinear particle acceleratorPhysicsNuclear physicsBeam (structure)Optics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ARIEL electron linac (e-linac) in its present configuration has a 10 mA electron gun and a single-cavity 10 MeV injector cryomodule followed by the accelerator cryomodule intended to house two 10-MeV-capable SRF cavities. There are momentum analysis stations at 10 MeV and 30 MeV. In October 2014, using a total of two cavities, the e-linac demonstrated 22.9 MeV acceleration. In 2017 an additional SRF cavity was installed in the accelerator cryomodule, thereby completing its design specification; and leading to 30 MeV acceleration capability. The 9-cell 1.3 GHz cavities are a variant of the TESLA type, modified for c.w. operation and recirculation. An unusual feature of the module is the power feed of two cavities by one klystron through a wave-guide type power divider, and closed loop control of the combined voltage from the cavities. Initial operation of the two-cavity control, including power and phase balancing, is reported.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1410,043

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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