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Enregistrement W3046418130 · doi:10.3847/1538-4357/ab9c1d

Heuristic Description of Perpendicular Particle Transport in Turbulence with Super-diffusive Magnetic Field Lines

2020· article· en· W3046418130 sur OpenAlexafffund
A. Shalchi

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSolar and Space Plasma Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhysicsMagnetic fieldStatistical physicsHeuristicPerpendicularDiffusionTest particleTurbulenceLimit (mathematics)Particle (ecology)Classical mechanicsField (mathematics)Computational physicsMechanicsMathematical analysisGeometryMathematical optimizationQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recently a heuristic description of collisionless perpendicular diffusion of energetic particles was presented. The latter approach describes the transport of energetic particles across a mean magnetic field based on simple physical arguments. Although this approach was developed with the intention to improve our understanding of perpendicular diffusion, this heuristic approach also provided some interesting quantitative results such as an explanation of the factor a 2 used in the past to balance out inaccuracies of systematic analytical theories. However, the aforementioned heuristic approach is based on the assumption that magnetic field lines become diffusive after overcoming the initial free-streaming regime. In the current paper we alter the heuristic approach to make it applicable for turbulence spectra leading to super-diffusive magnetic fields lines. It is argued that particle diffusion is still restored in the late time limit. In the high-energy limit this recovery of diffusion is based on a hybrid model in which particles move half ballistically and half diffusively in the parallel direction. Furthermore, this leads to the relation between perpendicular and parallel mean free paths of the energetic particles. This type of transport was obtained in the past from test-particle simulations as well as systematic analytical theories. In the current paper we present the first time an explanation of this behavior based on simple physical arguments.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,275

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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