An asymmetric fission island driven by shell effects in light fragments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nuclear fission leads to the splitting of a nucleus into two fragments 1,2 . Studying the distribution of the masses and charges of the fragments is essential for establishing the fission mechanisms and refining the theoretical models 3,4 . It has value for our understanding of r-process nucleosynthesis 5,6 , in which the fission of nuclei with extreme neutron-to-proton ratios is pivotal for determining astrophysical abundances and understanding the origin of the elements 7 and for energy applications 8,9 . Although the asymmetric distribution of fragments is well understood for actinides (elements in the periodic table with atomic numbers from 89 to 103) based on shell effects 10 , symmetric fission governs the scission process for lighter elements. However, unexpected asymmetric splits have been observed in neutron-deficient exotic nuclei 11 , prompting extensive further investigations. Here we present measurements of the charge distributions of fission fragments for 100 exotic fissioning systems, 75 of which have never been measured, and establish a connection between the neutron-deficient sub-lead region and the well-understood actinide region. These new data comprehensively map the asymmetric fission island and provide clear evidence for the role played by the deformed Z = 36 proton shell of the light fragment in the fission of sub-lead nuclei. Our dataset will help constrain the fission models used to estimate the fission properties of nuclei with extreme neutron-to-proton ratios for which experimental data are unavailable.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».