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Enregistrement W4394592219

Dynamique de production des clusters dans les collisions de Xe+Sn entre 32 et 150 A MeV

2023· dissertation· fr· W4394592219 sur OpenAlexaboutno aff
T. Génard

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2023
Typedissertation
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear Physics and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDynamics (music)Cluster (spacecraft)PsychologyComputer scienceOperating systemPedagogy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les collisions d’ions lourds sont les meilleurs outils dont nous disposons pour étudier la matière nucléaire. En particulier,l’étude des clusters, des agrégats légers de nucléons, constitue un ingrédient clé à la compréhension et à la contraintedes paramètres de l’équation d’état de la matière nucléaire. Lors de ces collisions, le système subit une compression,suivi d’une expansion. Une quantité importante de clusters légers et intermédiaires est émise lors de ces collisions. Maisnous ne savons pas s’ils sont formés lors de la phase de compression, ou d’expansion, du système. Plusieurs modèlesde transport tentent néanmoins de prédire la formation des clusters, à partir de théories dynamiques. Elles reposentsur diverses hypothèses et approximations, car il n’existe pas de cadre théorique permettant d’étudier la matière dense.La compréhension de la production de clusters est également cruciale lors de la modélisation d’objets astrophysiquescompacts, comme les étoiles à neutrons et les supernovae de type II. L’analyse réalisée lors de cette thèse portera sur lacaractérisation des clusters formés lors de collisions de Xe+Sn, à des énergies incidentes intermédiaires, entre 32 et 150A MeV. Ces données ont été collectées à GSI et au GANIL, par le multidétecteur INDRA. Elles sont comparées à unmodèle semi-classique, ELIE.Dans un premier temps, nous allons caractériser la zone participante lors de collisions de Xe+Sn, à une énergieincidente de 100 A MeV. Cette zone émet des clusters, qui peuvent refléter les conditions du milieu nucléaire lors de leurformation. Les effets d’isospin vont être d’intérêt particulier. Nous allons ainsi comparer la production de clusters pourquatre systèmes : 129,124Xe + 112,124Sn. Le mélange total des contributions provenant de la cible et du projectile estobservé, à partir d’une hiérarchie de production dépendant du rapport N/Z total du système. Un effet important de lacentralité sur la production de clusters lourds est également observé.La seconde partie de cette analyse porte sur la caractérisation dynamique des clusters dans la zone participante.La compression de la zone participante lors de la collision se traduit par un mouvement d’expansion radial, contribuantà l’énergie cinétique transverse des clusters. Dans notre analyse, nous postulons que cette contribution est la seuledépendante de la densité. Elle peut être extraite de l’énergie cinétique, et permet d’estimer la densité maximale atteintelors de la collision. Elle est ici calculée pour des systèmes 129,136Xe + 124Sn de 32 à 150 A MeV. Les densités maximalescalculées dépassent largement la densité de saturation, atteignant jusqu’à 2 fois la densité de saturation pour une énergieincidente de 150 A MeV. Ces résultats sont compatibles avec les résultats de modèles de transports publiés (BNV, pBUU,TDHF). Un calcul de la densité maximale, réalisé avec BUU@VECC-McGill pour nos systèmes étudiés, reproduit nosrésultats au-delà de 65 A MeV.Ces résultats expérimentaux, caractérisant les clusters et leur production, peuvent imposer des contraintes importantessur les modèles de transport.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,546
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,268 · 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.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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