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Enregistrement W2466418239

FAST-Femtosecond-Attosecond Science-Technology: Manipulating Electrons with Lasers

2009· article· en· W2466418239 sur OpenAlexaff
André D. Bandrauk

Notice bibliographique

RevueConference on Lasers and Electro-Optics · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Matter Interactions and Applications
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttosecondPhysicsHigh harmonic generationFemtosecondElectronLaserExtreme ultravioletAtomic physicsIonizationUltrashort pulseOpticsQuantum mechanics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advances in modern laser technology allow for the generation of ultrashort (fewcycles) intense (I>10**14 W/cm2) laser pulses. Interaction of such intense pulses with molecules leads to Molecular High Order Harmonic Generation [1], Molecular Above Threshold Ionization [2], through the highly nonlinear nonperturbative response of electrons .The resulting harmonics are in fact the only current source of coherent attosecond (asec) pulses [3]. Since the electron orbit period in the hydrogen atom is 152 asecs, such pulses are the preferred future tools for imaging, visualizing and controlling electron motion in molecules [4]. Numerical solutions of multidimentional molecular Time-Dependent Schroedinger equations (TDSE) coupled to the photon Maxwell equation on multiprocessor parallel supercomputers are the essential mathematical tools for modelling and simulating the generation of asec pulses [5].These asec pulses are then used through molecular TDSE simulations to create Molecular Electron-Wavepackets (MEWP). The generation of MEWP, the study of their intrinsic properties and their manipulation are therefore the source of a new science- Attosecond Science, ie, the ultimate control of electrons in matter.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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