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Enregistrement W2815687614 · doi:10.1103/physrevlett.121.023201

Harmonic Generation from Neutral Manganese Atoms in the Vicinity of the Giant Autoionization Resonance

2018· article· en· W2815687614 sur OpenAlexafffund
M. A. Fareed, V. V. Strelkov, Mangaljit Singh, Nicolas Thiré, S. Mondal, Bruno E. Schmidt, François Légaré, T. Ozaki

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Matter Interactions and Applications
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRussian Science FoundationCanada Foundation for Innovation
Mots-clésAutoionizationAtomic physicsResonance (particle physics)ManganesePhysicsMaterials scienceIonIonizationQuantum mechanicsPhotoionization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High harmonics from laser-ablated plumes are mostly generated from ionic species. We demonstrate that with ultrashort infrared (∼1.82 μm) driving lasers, high harmonics from laser-ablated manganese are predominantly generated from neutral atoms, a transition metal atom with an ionization potential of 7.4 eV. Our results open the possibility to advance laser-ablation technique to study the dynamics of neutral atoms of low ionization potential. Moreover, as manganese contains giant autoionizing resonance, intense and broadband high harmonics have been demonstrated from this resonance at energies from 49 to 53 eV. This opens the possibility to generate intense attosecond pulses directly from the giant resonances, as well as to study these resonances using high-harmonic spectroscopy.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil0,191

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,274 · 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'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

Citations57
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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