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Enregistrement W1980328824 · doi:10.1063/1.4737551

High-energy protons from submicron-sized targets

2012· article· en· W1980328824 sur OpenAlexaff
V. Yu. Bychenkov, E. A. Govras, A. V. Brantov, Konstantin Popov

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-induced spectroscopy and plasma
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIonProtonCoulomb explosionAccelerationBunchesAtomic physicsLaserParticle (ecology)Materials scienceParticle acceleratorIrradiationParticle-in-cellParticle accelerationAnisotropyPhysicsBeam (structure)PlasmaOpticsNuclear physicsIonization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Improving of intensity contrast ratio of intense short laser pulses is making it possible to use submicron-sized targets, both spherical and plane, in the interest of proton acceleration for different applications. The way of improving of the ion beam quality is utilization of targets with two ion species - heavy ions (majority) and light ions, e.g. protons, (minority). Two different approaches, analytical theory and particle-in-cell simulations (PIC) are presented for studying the characteristics of laser-triggered ions due to the Coulomb-like mechanism of particle acceleration from submicron-sized targets. The comparative analysis of explosions of heterogeneous (layered) and homogeneously mixed targets for production of best quality ion bunches has been performed. We also found the regime of anisotropic proton acceleration from spherical targets with light and heavy ions relevant to the experiments with submicron-diameter droplets from water spray target irradiated by an ultrashort intense laser pulse.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,198 · 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.

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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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