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Enregistrement W1993737945 · doi:10.1088/0953-4075/39/3/015

Ion charge state distribution in the laser-induced Coulomb explosion of argon clusters

2006· article· en· W1993737945 sur OpenAlexaff
M. Krishnamurthy, J. Jha, D. Mathur, C. Jungreuthmayer, Lora Ramunno, Jürgen Zanghellini, Thomas Brabec

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics B Atomic Molecular and Optical Physics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-induced spectroscopy and plasma
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsCoulomb explosionAtomic physicsIonCharge (physics)CoulombArgonLaserState (computer science)Distribution (mathematics)Charge densityCharge exchangeNuclear physicsIonizationQuantum mechanicsElectron

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ion emission resulting from the Coulomb explosion of highly charged Ar40 000 clusters is studied experimentally and by means of three-dimensional microscopic particle-in-cells (3D-MPIC) simulations, for laser intensities up to 1016 W cm−2. The experimentally measured ion emission spectrum shows a pronounced knee-like feature which defines the maximum energy of isotropically emitted ions in the Coulomb explosion. The variation of the 'knee energy' with laser intensity that is measured in our experiments is rationalized using 3D-MPIC simulations. The computations also enable an estimate to be made of the ion charge distributions. The computations show that at a laser intensity of 1016 W cm−2, more than 64% of the ions that are produced are in very high charge states (8+ or higher).

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 candidatesaucune
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,523

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,206 · 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'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

Citations21
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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