الرئيسية › دليل الباحثين › R. Boudaoud
R. Boudaoud
الانتماء : Universidad de Alcalá
- 2منشورات (انتماء إسباني)
- 3مجموع المنشورات
- 48الاستشهادات
- 2مؤشر h
الملف البحثي
لدى R. Boudaoud 2 منشور(ات) مفهرسة (2016–2017). تُنشر أعماله أساسًا في «Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A Accelerators Spectrometers Detectors and Associated Equipment» و«Planetary and Space Science». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Cosmic ray oriented performance studies for the JEM-EUSO first level trigger» (2017)، وقد استُشهد به 24 مرة. شارك في تأليف أعماله 12 باحثًا على الأقل، منهم باحثون من مؤسسات في فرنسا، الجزائر، إيطاليا، الولايات المتحدة.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Astronomy and Astrophysical Research
- Astrophysics and Cosmic Phenomena
- Particle Detector Development and Performance
- Astro and Planetary Science
- Space Satellite Systems and Control
المنشورات (2)
- Cosmic ray oriented performance studies for the JEM-EUSO first level trigger
- Meteor studies in the framework of the JEM-EUSO program
مجلات النشر
- Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A Accelerators Spectrometers Detectors and Associated Equipment × 1
- Planetary and Space Science × 1
المنشورات حسب السنة
- 20171
- 20161
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Centre de Développement des Technologies Avancées · Centre National de la Recherche Scientifique · Universidad Politécnica de Madrid · Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules · University of Abou Bekr Belkaïd
بلدان المؤلفين المشاركين : فرنسا · الجزائر · إيطاليا · الولايات المتحدة
المؤلفون المشاركون
- Pierre Barrillon
- M. Chikawa
- R. Bechini
- R. Engel
- Mourad Fouka
- Paolo Baragatti
- Marco Casolino
- Massimiliano Bonamente
- M. Di Martino
- V. Connaughton
- Mariyan Bogomilov
- Mario Edoardo Bertaina
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.