MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2510813735 · doi:10.1103/physrevlett.117.175001

Electron Plasmas Cooled by Cyclotron-Cavity Resonance

2016· article· en· W2510813735 sur OpenAlexafffund
A. Povilus, N. D. DeTal, L. T. Evans, N. Evetts, J. Fajans, W. N. Hardy, E. D. Hunter, Isaac Martens, F. Robicheaux, Sabrina Shanman, C. So, Xiao Wang, J. S. Wurtele

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Molecular Physics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLawrence Livermore National LaboratoryU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésAtomic physicsCyclotronPlasmaElectron cyclotron resonanceElectronCyclotron resonancePhysicsElectromagnetic electron waveTrappingIon cyclotron resonanceMagnetic fieldElectron coolingElectron temperaturePenning trapResonance (particle physics)Waves in plasmasNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We observe that high-Q electromagnetic cavity resonances increase the cyclotron cooling rate of pure electron plasmas held in a Penning-Malmberg trap when the electron cyclotron frequency, controlled by tuning the magnetic field, matches the frequency of standing wave modes in the cavity. For certain modes and trapping configurations, this can increase the cooling rate by factors of 10 or more. In this Letter, we investigate the variation of the cooling rate and equilibrium plasma temperatures over a wide range of parameters, including the plasma density, plasma position, electron number, and magnetic field.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,603
Score d'incertitude au seuil0,692

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysical Review LettersMême sujetAtomic and Molecular PhysicsTravaux en français237 207