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Enregistrement W6930110213 · doi:10.5281/zenodo.11560337

Measurement of the bound-state beta decay of 205Tl(81+): analysis scripts and figures

2025· other· en· W6930110213 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGSI Repository (German Federal Government) · 2025
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Relations and Crisis Communication
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonte Carlo methodScripting languageMonte Carlo integrationDisk formattingMarkov chain Monte CarloMissing dataData fileMonte Carlo method in statistical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The scripts presented here are Monte Carlo half-life analysis for the measurement of the bound-state beta decay of 205Tl(81+), experiment G-20-0E121, that was performed at the Experimental Storage Ring (ESR) at the GSI Helmholtzzentrum für Schwerionenforschung, Darmstadt (Germany) in the frame of FAIR Phase-0. The experimental measurement was done from the 26th March 2020 to 6th April 2020, whilst the analysis was developed over the course of 2020--2023. In addition, scripts for creating the figures for application to 205Pb in the early Solar System, namely the publication Leckenby et al. (2024) Nature 635:321–326, are also provided. The data used by these scripts is provided in the data release: DOI 10.5281/zenodo.11556665. Monte Carlo Half-life AnalysisThe Monte Carlo half-life analysis is provided in the Mathematica notebook 'final_halflife_MC-s6_clsd.nb' (a static PDF copy is provided for those without access to a Mathematica kernel). This notebook requires the input data file 'BSBD_205Tl-finals_vals.txt' from the data release and a supplementary input file 'SC_MC_vals.txt' provided here, both of which should be in the same directory as the notebook. The supplementary input file 'SC_MC_vals.txt' contains Monte Carlo sampled values for the Saturation Correction parameter, which was not automated due to formatting complexities. The notebook contains 4 sections:1. Monte Carlo Error Analysis - this section runs the main Monte Carlo analysis and produces an N-dimensional array of best fit parameters for both λβb and R0.2. Analyse Results - this section produces helpful plots and does the half-life calculation correctly.3. Missing Exp Uncertainty - this section estiamtes the contamination variation from the observed missing stochastic uncertainty in the chi squared.4. Uncertainty Components - this section records the results of MC runs that isolated specific sources of uncertainties and evaluates the fractional contribution to the final uncertainty. 205Pb in the early Solar System FiguresThe code used to create the figures for the publication Leckenby et al. (2024) Nature 635:321–326 are provided in the Mathematica notebook `isolation_time_figures-Mathematica.nb' and in the Python Jupiter notebook as well `isolation_time_figures-Python.ipynb' (again, a static PDF copy is provided). Both notebooks require the input files `mcHist-box_1e8_1e10-gamma_X-tau_Y.dat' files, which are found in the `SLR_abund_MC_hists.tar.gz' repository. These files encode the Monte Carlo results described in Côté et al. (2019) ApJ 887(2):213 to simulate the stochastic variation of the radioactive abundance in the interstellar medium. Kernel densities are used to describe Monte Carlo distributions to create smooth probability distribution functions. V2.0 Updates from Chinese Physics C PaperV2.0 of this analysis release includes refined edits to 'final_halflife_MC-s6_clsd.nb' from an additional paper we published in Chinese Physics C: Leckenby et al. (2025) Chinese Physics C 49:114001. This paper further refined the Monte Carlo analysis by explicitly handling the Poisson counting statistics rather than implicitly including them in the unquantified uncertainty. The final half-life result changes miniminally, but it is clearer what components come from counting statistics and which from contamination variation. Additionally P. Kanizsai has kindly translated the isolation time figures notebook into a Python Jupiter notebook for further accessibility.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,575
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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'admission1
Résumé présentoui

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