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Enregistrement W2921108218 · doi:10.1063/1.5086753

Measuring heat flux from collective Thomson scattering with non-Maxwellian distribution functions

2019· article· en· W2921108218 sur OpenAlexaff
R.J. Henchen, M. Sherlock, W. Rozmus, J. Katz, P. E. Masson-Laborde, D. Cao, J. P. Palastro, D. H. Froula

Notice bibliographique

RevuePhysics of Plasmas · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-induced spectroscopy and plasma
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesU.S. Department of Energy
Mots-clésThomson scatteringPhysicsHeat fluxPlasmaElectron temperatureScatteringFlux (metallurgy)Temperature gradientAtomic physicsElectronComputational physicsHeat transferMechanicsOpticsNuclear physicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heat flux was measured in coronal plasmas using collective Thomson scattering from electron-plasma waves. A laser-produced plasma from a planar aluminum target created a temperature gradient along the target normal. Thomson scattering probed electron-plasma waves in the direction of the temperature gradient with phase velocities relevant to heat flux. The heat-flux measurements were reduced from classical values inferred from the measured plasma conditions in regions with large temperature gradients and agreed with classical values for weak gradients. In regions where classical theory was invalid, the heat flux was determined by reproducing the measured Thomson-scattering spectra using electron distribution functions consistent with nonlocal thermal transport. Full-scale hydrodynamic simulations using both flux-limited thermal transport (FLASH) and the multigroup nonlocal Schurtz, Nicolaï, and Busquet models underestimated the heat flux at all locations.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,804

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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