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Enregistrement W4399730830 · doi:10.3390/qubs8020015

Analysis of Avoided Level Crossing Muon Spin Resonance Spectra of Muoniated Radicals in Anisotropic Environments: Estimation of Muon Dipolar Hyperfine Parameters for Lorentzian-like Δ1 Resonances

2024· article· en· W4399730830 sur OpenAlexafffund
Iain McKenzie, Victoria L. Karner, R. Scheuermann

Notice bibliographique

RevueQuantum Beam Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuon and positron interactions and applications
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of WaterlooTRIUMF
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHyperfine structureMuonMuon spin spectroscopyDipoleAnisotropyLevel crossingResonance (particle physics)Atomic physicsPhysicsSpectral lineSpin (aerodynamics)MuoniumNuclear physicsOpticsQuantum mechanicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Avoided level crossing muon spin resonance (ALC-μSR) is used to characterize muoniated free radicals. These radicals are used as probes of the local environment and reorientational motion of specific components in complex systems. The parameter that provides information about the anisotropic motion is the motionally-averaged muon dipolar-hyperfine coupling constant (Dμ‖). The ALC-μSR spectra of muoniated radicals in anisotropic environments frequently have Lorentzian-like Δ1 resonances, which makes it challenging to extract Dμ‖. In this paper, we derive a means to estimate|Dμ‖| from ALC-μSR spectra with Lorentzian-like resonances by measuring the amplitude, width, and position of the Δ1 resonance and the amplitude, width, and position of a Δ0 resonance. Numerical simulations were used to test this relationship for radicals with a wide range of muon and proton hyperfine parameters. We use this methodology to determine |Dμ‖| for the Mu adducts of the cosurfactant 2-phenylethanol in C12E4 bilayers. From this we determined the amplitude of the anisotropic reorientational motion of the cosurfactant.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,540
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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