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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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».