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Enregistrement W7034246590

Studio dell’interazione tra un fascio di particelle energetiche e il plasma di DTT tramite modelli semplificati
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2020· other· it· W7034246590 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUNDIP Institutional Repository (UNDIP-IR) (Diponegoro University) · 2020
Typeother
Langueit
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTokamakPlasmaNeutral beam injectionBeam (structure)Parametric statistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La tesi affronta l'argomento dell'iniezione di un fascio di particelle neutre (NBI - Neutral Beam Injection) per un tokamak e della sua interazione con un plasma fusionisico. Dopo una prima parte dedicata alla descrizione di un sistema NBI e della fisica alla base dell'interazione con il plasma, vengono riassunti i principali modelli e tecniche numeriche utilizzati per la descrizione dei fenomeni considerati. Viene poi descritto brevemente il codice METIS, che, nell'ultima parte della tesi, è utilizzato per effettuare una scansione parametrica dell'energia di iniezione. L'effetto di queste variazioni sui principali parametri di plasma viene presentato per il tokamak DTT, attualmente in fase di costruzione al centro ENEA di Frascati.
\nThis work deals with the topic of Neutral Beam Injection (NBI) for a tokamak and with the interaction between neutral beam and fusion plasmas. After a first part, dedicated to the description of a NBI system and the physics behind its interaction with the plasma, some of the models and numerical techniques involved in the beam description are listed. The METIS code is then briefly described and used to perform a parametric scan in injection energy, to simulate the behavior of the main plasma parameters of the DTT tokamak under construction at the ENEA Frascati center.
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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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,851
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,012

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,180 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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