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Record W4394592219

Dynamique de production des clusters dans les collisions de Xe+Sn entre 32 et 150 A MeV

2023· dissertation· fr· W4394592219 on OpenAlexaboutno aff
T. Génard

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicNuclear Physics and Applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsDynamics (music)Cluster (spacecraft)PsychologyComputer scienceOperating systemPedagogy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les collisions d’ions lourds sont les meilleurs outils dont nous disposons pour étudier la matière nucléaire. En particulier,l’étude des clusters, des agrégats légers de nucléons, constitue un ingrédient clé à la compréhension et à la contraintedes paramètres de l’équation d’état de la matière nucléaire. Lors de ces collisions, le système subit une compression,suivi d’une expansion. Une quantité importante de clusters légers et intermédiaires est émise lors de ces collisions. Maisnous ne savons pas s’ils sont formés lors de la phase de compression, ou d’expansion, du système. Plusieurs modèlesde transport tentent néanmoins de prédire la formation des clusters, à partir de théories dynamiques. Elles reposentsur diverses hypothèses et approximations, car il n’existe pas de cadre théorique permettant d’étudier la matière dense.La compréhension de la production de clusters est également cruciale lors de la modélisation d’objets astrophysiquescompacts, comme les étoiles à neutrons et les supernovae de type II. L’analyse réalisée lors de cette thèse portera sur lacaractérisation des clusters formés lors de collisions de Xe+Sn, à des énergies incidentes intermédiaires, entre 32 et 150A MeV. Ces données ont été collectées à GSI et au GANIL, par le multidétecteur INDRA. Elles sont comparées à unmodèle semi-classique, ELIE.Dans un premier temps, nous allons caractériser la zone participante lors de collisions de Xe+Sn, à une énergieincidente de 100 A MeV. Cette zone émet des clusters, qui peuvent refléter les conditions du milieu nucléaire lors de leurformation. Les effets d’isospin vont être d’intérêt particulier. Nous allons ainsi comparer la production de clusters pourquatre systèmes : 129,124Xe + 112,124Sn. Le mélange total des contributions provenant de la cible et du projectile estobservé, à partir d’une hiérarchie de production dépendant du rapport N/Z total du système. Un effet important de lacentralité sur la production de clusters lourds est également observé.La seconde partie de cette analyse porte sur la caractérisation dynamique des clusters dans la zone participante.La compression de la zone participante lors de la collision se traduit par un mouvement d’expansion radial, contribuantà l’énergie cinétique transverse des clusters. Dans notre analyse, nous postulons que cette contribution est la seuledépendante de la densité. Elle peut être extraite de l’énergie cinétique, et permet d’estimer la densité maximale atteintelors de la collision. Elle est ici calculée pour des systèmes 129,136Xe + 124Sn de 32 à 150 A MeV. Les densités maximalescalculées dépassent largement la densité de saturation, atteignant jusqu’à 2 fois la densité de saturation pour une énergieincidente de 150 A MeV. Ces résultats sont compatibles avec les résultats de modèles de transports publiés (BNV, pBUU,TDHF). Un calcul de la densité maximale, réalisé avec BUU@VECC-McGill pour nos systèmes étudiés, reproduit nosrésultats au-delà de 65 A MeV.Ces résultats expérimentaux, caractérisant les clusters et leur production, peuvent imposer des contraintes importantessur les modèles de transport.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.009
Threshold uncertainty score0.021

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.286
Teacher spread0.268 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2023
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