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Enregistrement W2954819644 · doi:10.1088/1367-2630/ab2f5c

The influence of x-ray pulse length on space-charge effects in optical pump/x-ray probe photoemission

2019· article· en· W2954819644 sur OpenAlexaff
Danilo Kühn, Erika Giangrisostomi, Raphael M. Jay, F. Sorgenfrei, Alexander Föhlisch

Notice bibliographique

RevueNew Journal of Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Chemical Physics Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAtomic physicsPicosecondExcited stateElectronSpectroscopySpace chargePhotoemission spectroscopySpectral lineLaserX-ray photoelectron spectroscopyOpticsNuclear magnetic resonance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pump-probe photoelectron spectroscopy (PES) is a versatile tool to investigate the dynamics of transient states of excited matter. Vacuum space-charge effects can mask these dynamics and complicate the interpretation of electron spectra. Here we report on space-charge effects in Au 4f photoemission from a polycrystalline gold surface, excited with moderately intense 90 ps (FWHM) soft x-ray probe pulses, under the influence of the Coulomb forces exerted by a pump electron cloud, which was produced by intense 40 fs laser pulses. The experimentally observed kinetic energy shift and spectral broadening of the Au 4f lines, measured with highly-efficient time-of-flight spectroscopy, are in good agreement with simulations utilizing a mean-field model of the electrostatic pump electron potential. This confirms that the line broadening is predominantly caused by variations in the take-off time of the probe electrons without appreciable influence of local scattering events. Our findings might be of general interest for pump-probe PES with picosecond-pulse-length sources.

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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