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Enregistrement W4388802506 · doi:10.2172/2212868

A New Era of Discovery: The 2023 Long-Range Plan for Nuclear Science (V.1.2)

2023· report· en· W4388802506 sur OpenAlexaff
C. Aidala, A. Aprahamian, Sonia Bacca, Paulo F. Bedaque, L. A. Bernstein, J. Carlson, Michael Carpenter, K. A. Chipps, Vincenzo Cirigliano, Ian C. Cloët, André de Gouvêa, R. T. deSouza, G. E. Dodge, E. J. Downie, Jo Dudek, Renée Fatemi, A. Gade, Haiyan Gao, Susan Gardner, Senta Greene, A. Harton, W. R. Hix, T. Horn, Calvin Howell, Yordanka Ilieva, B. Jacak, C. Keppel, Oliver Ketster, J. Klein, Krishna Kumar, K. G. Leach, Dean Lee, Shelly Lescher, Chen-Yu Liu, Jörge A. López, Cecilia Lunardini, R. Milner, F. M. Nunes, Daniel R. Phillips, J. Piekarewicz, D. Počanić, Jian-Wei Qiu, Sofia Quaglioni, D. R. Radford, R. Reed, Lijuan Ruan, Martin O. Savage, C. Scarlett, Bjoern Schenke, J. D. Tapia Takaki, Derek Teaney, B. A. VanDevender, R. Vogt, Nathalie A. Wall, F. E. Wietfeldt, John Wilkerson, Richard F. Wilson, L. A. Winslow, S. J. Yennello, Xiaochao Zheng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear and radioactivity studies
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlan (archaeology)Range (aeronautics)Environmental scienceData scienceComputer scienceGeographyEngineeringArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nuclear science is the investigation of how protons and neutrons are formed from elementary particles and how the forces between those particles produce both nuclei and the vast variety of nuclear phenomena that occur in the universe. It has evolved into a broad field that addresses profound scientific questions: Where does the mass of visible matter come from? How do stars ignite, live, and die? How do nuclei illuminate the search for new laws of nature? This science points the way to using nuclei to build new technologies that benefit society. The 2015 Nobel Prize in physics was shared by nuclear physicists Art McDonald and Takaaki Kajita for the discovery of neutrino oscillations, which confirmed that neutrinos have mass. Our progress on big questions like this one since 2015 has been remarkable owing to new experimental tools, theoretical breakthroughs, powerful computational techniques, and the talented people who make these innovations possible. Focusing on these new tools, the Facility for Rare Isotope Beams (FRIB) at Michigan State University is already producing exciting results on decays of never-before-produced isotopes a year after it was completed on time and on budget. The energy upgrade of the Continuous Electron Beam Accelerator Facility (CEBAF) at the Thomas Jefferson National Accelerator Facility (Jefferson Lab) was also completed on schedule and on budget—new data from this facility are revealing the spectrum, structure, and dynamics of protons, neutrons, nuclei, and mesons. On the theory front, we can now calculate the distribution of quarks inside the proton from first principles. The implementation of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) techniques has led to improved data analysis and increased efficiency in running experiments and theoretical calculations. The impact of nuclear science goes beyond expanding the frontiers of knowledge about matter in the universe. We simultaneously develop a STEM work force that advances the security, technology, health, and wealth of our nation. Some connections are obvious. Expert scientists trained to work with radioactive nuclei are in demand in nuclear security arenas and are highly sought after by various government agencies and private industries. Graduate students and postdoctoral fellows (postdocs) obtain extensive computational, modeling, and data science skills that are similarly in high demand. Less obvious but equally important is the connection between these trained scientists and success in other professions, including medicine, energy, and entrepreneurial pursuits. The workforce that enables discovery in nuclear science also makes breakthroughs in technologies with tremendous impact on the nation’s economic advancement.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0120,015
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0090,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0670,056

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,234 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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