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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».