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Enregistrement W4387302688 · doi:10.1063/5.0156153

Thermodynamics of the electron–positron plasma at very high temperatures and sources of annihilation γ-quanta in our Galaxy

2023· article· en· W4387302688 sur OpenAlexaff
Alexei M. Frolov

Notice bibliographique

RevuePhysics of Plasmas · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Molecular Physics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsFermi gasPlasmaAnnihilationPositronElectronFermi Gamma-ray Space TelescopeAtomic physicsFermionFermi–Dirac statisticsPhotonElectron temperatureCondensed matter physicsNuclear physicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermodynamic properties and equations of state of the electron–positron plasma (or gas) at high and very high temperatures (T≥170 keV) are derived and investigated. We have derived a number of simple analytical formulas for the Fermi–Dirac distribution functions, which can be applied to various Fermi gases and plasmas in different cases. Almost all these formulas are represented in the form of series expansions. The coefficients in these expansions are relatively simple functions of the μT ratio, where T is the temperature and μ is the chemical potential of this Fermi system. Our approach works well for high-temperature electron–positron plasmas, which are in thermal equilibrium with the photon gas of annihilation γ-quanta, and for the model gas of fermions, where there is no radiation at all. The first case corresponds to the ultra-relativistic limit for high-temperature electron–positron plasma, while the second case represents a model Fermi gas of particles, which has some non-zero chemical potential. By investigating sources of annihilation γ-quanta in our Galaxy, we have arrived to a remarkable conclusion about the high-temperature limit in our regular (photon) optics.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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