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Measurement of spin-density matrix elements in <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>ϕ</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mn>1020</mml:mn> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mo>→</mml:mo> <mml:msubsup> <mml:mi>K</mml:mi> <mml:mi>S</mml:mi> <mml:mn>0</mml:mn> </mml:msubsup> <mml:msubsup> <mml:mi>K</mml:mi> <mml:mi>L</mml:mi> <mml:mn>0</mml:mn> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:math> photoproduction with a linearly polarized photon beam at <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>E</mml:mi> <mml:mi>γ</mml:mi> </mml:msub> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>8.2</mml:mn> <mml:mo>–</mml:mo> <mml:mn>8.8</mml:mn> <mml:mo> </mml:mo> <mml:mi>GeV</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math>
C. S. Akondi, M. Albrecht, M. J. Amaryan, S. Arrigo, V. Arroyave, A. Asaturyan, A. Austregesilo, Z. Baldwin, F. Barbosa, J. Barlow, E. Barriga, R. Barsotti, D. S. Barton, V. Baturin, В. В. Бердников, T. Black, W. Boeglin, M. Boër, W. J. Briscoe, T. Britton, S. Cao, E. Chudakov, G. Chung, P. L. Cole, O. Cortes, V. Credé, M. M. Dalton, D. Darulis, A. Deur, S. Dobbs, A. Dolgolenko, M. Dugger, R. Dzhygadlo, D. Ebersole, M. Edo, H. Egiyan, T. Erbora, P. Eugenio, A. Fabrizi, C. Fanelli, S. S. Fang, A. M. Foda, M. Fritsch, S. Furletov, L. Gan, H. Gao, A. Gardner, A. Gasparian, D. I. Glazier, C. Gleason, V. Goryachev, B. Grube, J. Guo, Li Guo, J. Hernandez, K. Hernandez, Nathaniel Hoffman, D. Hornidge, G. M. Huber, P. Hurck, W. Imoehl, D. G. Ireland, M. M. Ito, I. Jaeglé, N. S. Jarvis, T. Jeske, M. Q. Jing, R. T. Jones, V. Kakoyan, G. Kalicy, V. Khachatryan, C. Kourkoumelis, A. LaDuke, I. Larin, David Lawrence, D. I. Lersch, H. Li, B. Liu, K. Livingston, L. Lorenti, Valery E. Lyubovitskij, A. Mahmood, H. Marukyan, V. Matveev, M. McCaughan, M. McCracken, C. A. Meyer, R. Miskimen, R. E. Mitchell, K. Mizutani, Paula M. Moran, V. Neelamana, L. Ng, Edith Nissen, S. Orešić, A. Ostrovidov, Z. Papandreou, C. Paudel, R. Pedroni, L. Pentchev, K. J. Peters, E. Prather, L. Puthiya Veetil, S. Rakshit, J. Reinhold, A. Remington, B. G. Ritchie, J. Ritman, G. Rodriguez, D. Romanov, K. Saldana, C. Salgado, S. Schadmand, A. M. Schertz, K. Scheuer, A. Schick, A. Schmidt, R. A. Schumacher, J. Schwiening, M. Scott, N. Septian, P. Sharp, Violet Shen, X. Y. Shen, M. R. Shepherd, J. Sikes, E. S. Smith, D. I. Sober, A. Somov, S. Somov, J. R. Stevens, I. I. Strakovsky, B. Sumner, K. Suresh, В. В. Тарасов, S. Taylor, A. Teymurazyan, A. Thiel, T. Viducic, T. Whitlatch, N. Wickramaarachchi, Y. Wunderlich, Boxiang Yu, J. Zarling, Zhenyu Zhang, Xiang Zhou, B. Zihlmann
Notice bibliographique
RevuePhysical review. C · 2025
Typearticle
Languelv
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueX-ray Spectroscopy and Fluorescence Analysis
Établissements canadiensInstitute of Particle PhysicsMount Allison UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRussian Foundation for Basic ResearchNational Natural Science Foundation of ChinaNational Energy Research Scientific Computing CenterDeutsche ForschungsgemeinschaftU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésPrefixMatrix (chemical analysis)Computer scienceMaterials sciencePhilosophyLinguistics
Résumé
OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.
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.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,860
Score d'incertitude au seuil1,000
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,338 | 0,013 |
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Méta-épidémiologie (sens strict)Études des sciences et des technologiesScience ouverteIntégrité de la rechercheCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui