Simulation of transport in the FT-2 tokamak up to the electron scale with GENE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prior experimental work on the FT-2 tokamak has observed electron density fluctuations at electron Larmor radius scales using the enhanced scattering (ES) diagnostic (Gusakov et al 2006 Plasma Phys. Control. Fusion 48 A371–6, Gurchenko and Gusakov 2010 Plasma Phys. Control. Fusion 52 124035). Gyrokinetic GENE simulations of conditions at the upper hybrid resonance layer probed by the ES diagnostic show the presence of the anticipated turbulence from the electron temperature gradient (ETG) driven instability in linear and nonlinear simulations. Ion-scale turbulence is responsible for majority of the transport via trapped electron modes, while impurities act to merge the spectrum of the ion and the electron scale instabilities into a continuum. The linear spectrum at electron scales is characterized by maximal growth rate at a significant ballooning angle θ 0, and at ion scales the turbulence is broad in the ballooning angle distribution. The neoclassical shearing rate obtained from GENE breaks symmetry in nonlinear simulations of ETG turbulence, which manifests itself as an asymmetric turbulence spectrum. The electron density fluctuation spectrum obtained with GENE corresponds well to the ES measurement at electron scales, as do the fluxes obtained from the ion-scale simulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».