Nuclear Charge Radius of the Halo Nucleus Lithium-11 (25.4.2006)
Bibliographic record
Abstract
Kernladungsradien kurzlebiger Isotope können nur durch die Messung der Isotopieverschiebung kernmodellunabhängig bestimmt werden.Dazu wurde an der Gesellschaft für Schwerionenforschung (GSI), Darmstadt eine neuartige Technik entwickelt.Diese kombiniert Zweiphotonen-Spektroskopie des 2s 2 S 1/2 → 3s 2 S 1/2 -Übergangs mit Resonanz-Ionization und einem Nachweis durch Quadrupol-Massenspektrometrie.Auf diese Weise wird sowohl für eine Bestimmung der Kernladungsradien die notwendige Genauigkeit von 5 × 10 -5 als auch eine Effizienz von 10 -4 erreicht.Im Rahmen dieser Arbeit ist es mit der Methode gelungen am TRIUMF Institut (Vancouver) erstmals die Isotopieverschiebung des Isotops 11 Li zu messen.Darüberhinaus konnte die Genauigkeit für die anderen Lithiumisotope gegenüber früheren Messungen an der GSI um etwa einen Faktor vier verbessert werden.Die Resultate wurden mit den neuesten Berechnungen des Masseneffekts in Drei-Elektronen-Systemen kombiniert, um die mittleren quadratischen Ladungsradien aller Lithium-Isotope, insbesondere des Zwei-Neutronen-Halokerns 11 Li, zu bestimmen.Die erhaltenen Radien nehmen von 6 Li bis 9 Li kontinuierlich ab, während der Radius von 9 Li zu 11 Li stark ansteigt.Dies wird mit verschiedenen Kernmodellen verglichen, von denen ein Multicluster-Modell die beste Übereinstimmung zeigt.In diesem Modell wird der Anstieg des Kernladungsradius zwischen 9 Li und 11 Li hauptsächlich durch intrinsische Anregungen des 9 Li-Rumpfes verursacht, während die Korrelation der Halo Neutronen nur eine untergeordnete Rolle spielt.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.003 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".