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Enregistrement W2004074346 · doi:10.1088/0305-4470/36/22/320

Modelling of collective Thomson scattering from collisional plasmas

2003· article· en· W2004074346 sur OpenAlexfundno aff
T. E. Tierney, D. S. Montgomery, J.F. Benage, F.J. Wysocki, Michael S. Murillo

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics A Mathematical and General · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLos Alamos National LaboratoryUniversity of AlbertaLawrence Livermore National LaboratoryU.S. Department of Energy
Mots-clésThomson scatteringPlasmaLandau dampingPhysicsAtomic physicsScatteringIonIon acoustic waveIonizationElectronComputational physicsNuclear physicsOpticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anomalous broadening of ion-acoustic modes has been observed using collective Thomson scattering from both the electron plasma and ion-acoustic waves in ion-collisional plasmas. Ion-acoustic waves may be broadened by Landau damping, plasma inhomogeneities and instrumental effects. A model was constructed to calculate the contribution of these effects based upon spatially and spectrally resolved measurements of collective Thomson scattering. Collisional broadening effects were then calculated using a modification of the Mermin formalism. The computational model was used to interpret experimental measurements of collisional damping rates in dense, moderately coupled, plasmas. Collisional broadening is weakly dependent of ion-acoustic frequency in nearly isothermal plasmas; and therefore collective Thomson scattering can be used as a measurement technique for collisional damping rates provided all additional broadening mechanisms are taken into account. This paper further demonstrates that modelling of collective Thomson scattering from ion-collisional ion-acoustic modes must account for inhomogeneities, Landau damping, and collisions in order to evaluate plasma parameters, such as temperature and average ionization.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,223
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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