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Enregistrement W4408540603 · doi:10.1109/tps.2025.3545973

Electron Filament Structures of Injected Electrons in LWFA

2025· article· en· W4408540603 sur OpenAlexfundno aff
R. Iovănescu, R. P. Daia, Emil Sluşanschi, C. M. Ticoş

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Plasma Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Molecular Physics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationInstitutul de Fizică AtomicăMinistry of Education
Mots-clésProtein filamentElectronPlasmaAtomic physicsPhysicsMaterials scienceNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We observe the formation of thread-like elongated electron structures, referred to as electron filaments, during the self-injection in the bubble regime of laser wakefield acceleration (LWFA) using 2-D particle in cell (PIC) simulations, for no plasma density upramp preceding the laser pulse. At relatively low plasma densities, around$ {\mathrm {e18~\text {c}\text {m} }}^{-3}$, the self-injected electrons continue to move on separate trajectories inside the bubble creating well-defined electron filaments when a large bubble closes its rear edges from behind, making an angle larger than 180° measured from the interior of the bubble. At higher plasma densities, above 2.5 × 1018cm−3, the bubble closes at its rear with the edges making a smaller angle than 180°, resulting in a different injection dynamics. We examine these trajectories using Hamiltonian mechanics and how they impact the betatron oscillations in these cases. The results indicate that higher plasma densities result in smaller betatron oscillation amplitudes and larger wiggler strength parameter due to the stronger accelerating fields in the bubble, which accelerate the electrons to higher energies, giving higher Lorentz factors. We also show that by introducing a linear density upramp at the beam entrance, the bubble’s geometry is modified, thereby influencing the betatron oscillations and potentially tuning the acceleration process.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,247 · 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
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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