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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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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