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Enregistrement W4403448520 · doi:10.1063/5.0223622

Quasi-monoenergetic ion acceleration and neutron generation from laser-driven transverse collisionless shocks

2024· article· en· W4403448520 sur OpenAlexfundno aff
Peter Kordell, C. Zulick, Amina Hussein, Alexey Arefiev, Thomas Batson, J. A. Cobble, V. Yu. Glebov, D. Haberberger, C. Stöeckl, P. M. Nilson, K. Krushelnick, L. Willingale

Notice bibliographique

RevuePhysics of Plasmas · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Plasma Interactions and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEngineering and Physical Sciences Research CouncilU.S. Department of Energy
Mots-clésPhysicsTransverse planeAccelerationIonPlasmaAtomic physicsNeutronNuclear physicsLaserComputational physicsQuantum electrodynamicsClassical mechanicsOpticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experiments using the OMEGA EP laser system were performed to study collisionless shock acceleration of ions driven by the interaction of a relativistically intense laser pulse with underdense plasma. The energy spectrum of accelerated ions in the direction transverse to laser propagation is measured to have several narrow-band peaks which are quasi-monoenergetic with a typical energy bandwidth of 3%. In deuterium plasmas, these ions generate a significant number of fast fusion neutrons. Particle-in-cell simulations confirm that these ions were accelerated by the interaction of transverse shocks and that the appearance of quasi-monoenergetic spectral features depends on the growth of an ion-electron two-stream instability during the interaction.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil0,697

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,238 · 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'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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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