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Enregistrement W2241693359 · doi:10.1139/p10-102

Measuring plasma impurities in Alcator C-Mod as a function of time in the extreme ultraviolet<sup>1</sup>This article is part of a Special Issue on the 10th International Colloquium on Atomic Spectra and Oscillator Strengths for Astrophysical and Laboratory Plasmas.

2011· article· en· W2241693359 sur OpenAlexvenueno aff
P. Beiersdörfer, G. V. Brown, Jonathan B. Kamp, E. W. Magee, J. K. Lepson, Y. Podpaly, M.L. Reinke

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Molecular Physics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Livermore National LaboratoryMassachusetts Institute of TechnologyU.S. Department of Energy
Mots-clésAlcator C-ModPhysicsSpectrometerTokamakAtomic physicsPlasma diagnosticsPlasmaGratingOpticsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A flat-field grazing-incidence grating spectrometer has been installed on the MIT Alcator C-MOD tokamak, following the installation of such a spectrometer on the Livermore electron beam ion trap facility and on the National Spherical Torus Experiment at Princeton. The spectrometer employs a variable space grating with an average spacing of 2400 lines/mm and covers the 10–70 Å wavelength band. It is being used to monitor the presence of impurity ions such as boron, oxygen, fluorine, argon, calcium, iron, molybdenum, and tungsten, and to calibrate spectral diagnostics of astrophysical plasmas. The Alcator instrument provides spectral emission data in a density regime that is one to three orders of magnitude higher than that covered by the other two instruments and thus produces complementary data.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,451

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations9
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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