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Enregistrement W2124338055 · doi:10.1117/12.504864

Micro x-ray sources from femtosecond laser plasmas

2004· article· en· W2124338055 sur OpenAlexaff
Cristina Şerbănescu, Jaime Santiago, R. Fedosejevs

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Plasma Interactions and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlasmaFemtosecondLaserAtomic physicsEnergy conversion efficiencyElectronPlasma diagnosticsAbsorption (acoustics)Materials scienceSapphireX-rayAnalytical Chemistry (journal)OpticsPhysicsOptoelectronicsChemistryNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultrabright and ultrashort x-ray pulses may be used for time resolved studies of phase transitions in materials and potentially for x-ray microscopy applications. Through the interaction of high intensity ultrashort laser pulses (~100fs, 10<sup>15</sup> -10<sup>17</sup> W/cm<sup>2</sup>) with solid targets, high temperature and high density plasma is formed on the material surface. Electrons are accelerated in the plasma and multi keV x-rays are generated when they interact with the target material. Such hot electrons are produced from resonance absorption and other nonlinear interactions both at the solid density surface and in the underdense plasma. Initial experimental measurements of keV x-ray emission from microplasmas generated by 130fs, 800nm, 0.5mJ Ti:Sapphire laser pulses focused to intensities of ~10<sup>16</sup> -10<sup>17</sup> W/cm<sup>2</sup> onto a solid target have been carried out. The keV x-ray emission has been characterized both in air and in vacuum. In particular, the scaling of x-ray conversion efficiency and the dependence on pulse energy, angle of incidence and pressure have been studied. The x-ray conversion efficiency improves through the use of a prepulse, indicating that the interactions in the underdense plasma also contribute to hot electron and keV x-ray generation.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,535
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)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations6
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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