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Enregistrement W2099654442 · doi:10.1364/oe.20.012048

Full characterization of RF compressed femtosecond electron pulses using ponderomotive scattering

2012· article· en· W2099654442 sur OpenAlexafffund
Meng Gao, Hubert Jean-Ruel, Ryan R. Cooney, Jonathan Stampe, Mark de Jong, Maher Harb, Germán Sciaini, Gustavo Moriena, R. J. Dwayne Miller

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Matter Interactions and Applications
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFemtosecondOpticsTemporal resolutionPhysicsScatteringLaserThomson scatteringCathode rayElectronUltrafast electron diffractionJitterMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High bunch charge, femtosecond, electron pulses were generated using a 95 kV electron gun with an S-band RF rebunching cavity. Laser ponderomotive scattering in a counter-propagating beam geometry is shown to provide high sensitivity with the prerequisite spatial and temporal resolution to fully characterize, in situ, both the temporal profile of the electron pulses and RF time timing jitter. With the current beam parameters, we determined a temporal Instrument Response Function (IRF) of 430 fs FWHM. The overall performance of our system is illustrated through the high-quality diffraction data obtained for the measurement of the electron-phonon relaxation dynamics for Si (001).

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,254 · 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'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

Citations129
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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