الرئيسية › دليل الباحثين › S. Joosten
S. Joosten
الانتماء : Argonne National Laboratory
- 5منشورات (انتماء أمريكي)
- 164مجموع المنشورات
- 5100الاستشهادات
- 38مؤشر h
الملف البحثي
لدى S. Joosten 5 منشور(ات) مفهرسة (2017–2021). تُنشر أعماله أساسًا في «arXiv (Cornell University)»، «The European Physical Journal A» و«Physical Review C». أكثر مقالاته استشهادًا هو «An experimental program with high duty-cycle polarized and unpolarized positron beams at Jefferson Lab» (2021)، وقد استُشهد به 45 مرة. شارك في تأليف أعماله 12 باحثًا على الأقل، منهم باحثون من مؤسسات في فرنسا، كوريا الجنوبية، تونس، تشيلي.
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
- Quantum Chromodynamics and Particle Interactions
- Particle physics theoretical and experimental studies
- High-Energy Particle Collisions Research
- Nuclear physics research studies
- Particle Detector Development and Performance
المنشورات (5)
- An experimental program with high duty-cycle polarized and unpolarized positron beams at Jefferson Lab
- Measurement of the helicity asymmetry E in ω → π + π − π 0 photoproduction
- Partonic Structure of Light Nuclei
- Spectator-Tagged Deeply Virtual Compton Scattering on Light Nuclei
- Tagged EMC Measurements on Light Nuclei
مجلات النشر
- arXiv (Cornell University) × 3
- The European Physical Journal A × 1
- Physical Review C × 1
المنشورات حسب السنة
- 20211
- 20174
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Thomas Jefferson National Accelerator Facility · Université Paris-Saclay · Mississippi State University · Temple University · Catholic University of America
بلدان المؤلفين المشاركين : فرنسا · كوريا الجنوبية · تونس · تشيلي
المؤلفون المشاركون
- F. X. Girod
- M. Hattawy
- N. Markov
- J. Arrington
- M. Paolone
- K. Joo
- D. Dutta
- Kawtar Hafidi
- Lamiaa El Fassi
- N. Sparveris
- Andrei Kim
- Simonetta Liuti
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.