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Enregistrement W2092573032 · doi:10.1063/1.3326315

Fast Decompression Of Ultra-Thin Targets For High-Energy, High-Contrast Laser Pulses

2010· article· en· W2092573032 sur OpenAlexaff
Patricio Antici, J. Fuchs, Éric Lefebvre, L. Grémillet, E. Brambrink, P. Audebert, H. Pépin, Andrea Gamucci, A. Giulietti, L. Labate

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-induced spectroscopy and plasma
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésLaserMaterials sciencePlasmaOpticsWavelengthPulse durationX-ray laserChirped pulse amplificationElectronFull width at half maximumOptoelectronicsLaser power scalingPhysicsUltrashort pulse

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the laser‐plasma interaction process, for ultra‐high temporal contrast laser pulses, experimental measurements show that reducing the thickness of solid targets increases the laser‐to‐fast electrons energy conversion and the hot electron temperature. We have performed an experiment using the LULI 100 TW laser facility working in the chirped pulse amplification (CPA) mode at a wavelength λ0 = 1.057 μm, pulse duration 320 fs, laser spot size FWHM ∼6 μm and intensity ∼1×1018 W/cm2 in which the laser pulses were temporal‐contrast enhanced by the use of two plasma mirrors. Shots were performed on Si3N4 aluminum coated targets of thickness 30 nm to 500 nm. Spectra of the laser‐accelerated electrons were recorded with a spectrometer and are compared to PIC simulations performed with the CALDER code. The simulations allow an insight into the electron heating process during the laser‐matter interaction.

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 enseignants0,032
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 savante0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · 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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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