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Enregistrement W4381989543 · doi:10.1140/epjd/s10053-023-00640-6

R-matrix atomic data for application in astrophysics and fusion

2023· article· en· W4381989543 sur OpenAlexfundno aff
C A Ramsbottom, C P Ballance, M. McCann

Notice bibliographique

RevueThe European Physical Journal D · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear physics research studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentral Laser Facility, Science and Technology Facilities CouncilScience and Technology Facilities CouncilQueen's University BelfastQueen's UniversityAuburn University
Mots-clésPhysicsExcitationCollisionCollisional excitationAtomic physicsMatrix (chemical analysis)Nuclear fusionIonSpectral lineRadiative transferBinary numberR-matrixAstrophysicsMaterials scienceComputer scienceAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A selection of electron-impact excitation R -matrix calculations completed by the collision group at Queens University Belfast are discussed. The atomic data calculated are the foundation of applications in a variety of fields, a sample of which are presented here. They include an analysis of Fe ii emission in active galactic nuclei, the possible presence of Pt and Au in the spectra of binary neutron star mergers and the viability of W ions as a diagnostic tool in magnetically confined tokamak plasmas. The radiative atomic data were computed using the most recent version of the fully relativistic structure code grasp0 and the collision cross sections were evaluated using the recently developed pdarc R -matrix package. Graphic abstract

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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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