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Enregistrement W2972636325 · doi:10.1088/1674-1056/ab427a

Construction of an Hα diagnostic system and its application to determine neutral hydrogen densities on the Keda Torus eXperiment*

2019· article· en· W2972636325 sur OpenAlexaff
Junfeng Zhu, Tao Lan, Ge Zhuang, Tijian Deng, Jie Wu, Hangqi Xu, Chen Chen, Sen Zhang, Jiaren Wu, Yiming Zu, Hong Li, Jinlin Xie, A. D. Liu, Zixi Liu, Zhengwei Wu, Hai Wang, Xiaohui Wen, Haiyang Zhou, Weixing Ding, Wandong Liu

Notice bibliographique

RevueChinese Physics B · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTorusHydrogenPhysicsMathematicsGeometryQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 10-channel H α diagnostic system has been designed with the rapid response rate of 300 kHz, spatial resolution of about 40 mm, and overlap between adjacent channels of about 3%, and it has been implemented successfully on Keda Torus eXperiment (KTX), a newly constructed, reversed field pinch (RFP) experimental device at the University of Science and Technology of China (USTC). This diagnostic system is a very important tool for the initial KTX operations. It is compact, with an aperture slit replacing the traditional optical lens system. A flexural interference filter is designed to prevent the center wavelength from shifting too much as the increase of angle from vertical incidence. To eliminate the stray light, the interior of the system is covered with the black aluminum foil having a very high absorptivity. Using the H α emission data, together with the profiles of electron temperature and density obtained from the Langmuir probe, the neutral density profiles have been calculated for KTX plasmas. The rapid response rate and good spatial resolution of this H α diagnostic system will be beneficial for many studies in RFP plasma physics.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,247
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
GenreMéthodes

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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