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Enregistrement W4381248276 · doi:10.1103/physrevc.107.064311

Experimental study of the <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mmultiscripts><mml:mi mathvariant="normal">S</mml:mi><mml:mprescripts/><mml:none/><mml:mn>38</mml:mn></mml:mmultiscripts></mml:math> excited level scheme

2023· article· lv· W4381248276 sur OpenAlexaff
C. R. Hoffman, R. S. Lubna, E. Rubino, S. L. Tabor, K. Auranen, P. C. Bender, C. M. Campbell, M. P. Carpenter, J. Chen, M. Gott, J. P. Greene, Daniel Hoff, Tao Huang, H. Iwasaki, F. G. Kondev, T. Lauritsen, B. Longfellow, C. Santamaria, D. Seweryniak, T. L. Tang, G. L. Wilson, J. Wu, Shengyun Zhu

Notice bibliographique

RevuePhysical review. C · 2023
Typearticle
Languelv
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear physics research studies
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryArgonne National LaboratoryU.S. Department of EnergyLaboratory Directed Research and DevelopmentLawrence Livermore National LaboratoryNuclear PhysicsOffice of Science
Mots-clésPhysicsYrastEnergy (signal processing)Machine learningNeutronAlgorithmAtomic physicsNuclear physicsComputer scienceQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information on the $^{38}\mathrm{S}$ level scheme was expanded through experimental work utilizing a fusion-evaporation reaction and in-beam $\ensuremath{\gamma}$-ray spectroscopy. Prompt $\ensuremath{\gamma}$-ray transitions were detected by the Gamma-Ray Energy Tracking Array (GRETINA) and recoiling $^{38}\mathrm{S}$ residues were selected by the Fragment Mass Analyzer (FMA). Tools based on machine-learning techniques were developed and deployed for the first time in order to enhance the unique selection of $^{38}\mathrm{S}$ residues and identify any associated $\ensuremath{\gamma}$-ray transitions. The new level information, including the extension of the even-spin yrast sequence through ${J}^{\ensuremath{\pi}}={8}^{(+)}$, was interpreted in terms of a basic single-particle picture as well shell-model calculations which incorporated the empirically derived FSU interaction. A comparison between the properties of the yrast states in the even-$Z, N=22$ isotones from $Z=14$ to 20, and for $^{36}\mathrm{Si}--^{38}\mathrm{S}$ in particular, was also presented with an emphasis on the role and influence of the neutron $1{p}_{3/2}$ orbital on the structure in the region.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,264 · 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'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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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