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Enregistrement W2512995672 · doi:10.13182/fst03-a11963585

Study of Wall Recycling and Conditioning on the Hanbit Mirror Device

2003· article· en· W2512995672 sur OpenAlexfundno aff
H. K. Na, D. C. Seo, J.Y. Kim, S.G. Lee, J. G. Bak, B. C. Kim, W. C. Kim, M. Kwon

Notice bibliographique

RevueFusion Science & Technology · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Circulatory and Respiratory Health
Mots-clésMaterials sciencePlasmaImpurityAtomic physicsElectron temperatureRadio frequencyHalogen lampOpticsPhysicsNuclear physicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The wall recycling effect dominantly appears in the ICRH discharge with ω < ωci in the HANBIT plasma. The methods and evaluation of wall conditioning are described. The progress of wall conditioning is monitored with neutral pressure and plasma parameters. Electron cyclotron resonance–discharge cleaning(ECR-DC) is applied to improve wall conditioning, and then electron impact desorption(EID) by filament heating is utilized in order to desorb the impurities from the wall. The impurities are analyzed quantitatively by quadrupole mass spectrometer(QMA). We also install new baking system by Halogen lamp radiation with 2 kW in the HANBIT central cell. It is also observed that Hα emission reduces after lamp heating. The evolution of neutral pressure profiles are carefully evaluated during discharge and monitored discharge cleaning effect after several hundred of radio frequency(rf) shots. The partial pressure of light impurities much reduced after rf discharges The line integrated density and edge density much decreased after rf shots, while edge temperature increases. After ECR-DC, also line density decreases, but edge temperature much increases. Plasma beta goes up more than three times after 250 rf shots.

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations1
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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