FEBIAD ionization development via a web-app for multidimensional characterization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ISAC-FEBIAD is an electron impact ion source typically used to ionize radioactive molecules or isotopes of elements beyond the reach of either surface or laser ion sources. The FEBIAD’s key tuning parameters are the cathode temperature defining the number of electrons created; the anode voltage establishing the electron energy; and the magnetic field controlling the electron density inside the anode volume. However, these parameters are typically scanned in a small and limited range when optimizing the source. Recent investigations have shown the need to explore the entire range of operational values accessible by the power supplies, not only due to the intrinsic variations from source to source but also to operate the source at optimal settings. To address this, a scanning algorithm has been implemented as a web interface thanks to the High-Level-Application (HLA) infrastructure available at TRIUMF. The ion beam intensity during both offline and online commissioning of the web app are presented here as contour plots. The optimal settings found for stable 20 Ne are confirmed as the optimal settings for radioactive 18 Ne. The main takeaway, however, is that the optimal ion source parameters differ between singly-charged, doubly-charged, and molecular species. This development demonstrate and facilitate the need for element and charge state-specific parameter optimization. Additionally, the results highlight the possibility of parameter optimization to enhance the ratio of the species of interest to co-ionized contamination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».