الرئيسية › دليل الباحثين › Michael Staelens
Michael Staelens
الانتماء : University of Alberta
- 2منشورات (انتماء جزائري)
- 34مجموع المنشورات
- 419الاستشهادات
- 12مؤشر h
الملف البحثي
لدى Michael Staelens 2 منشور(ات) مفهرسة (2021–2022). تُنشر أعماله أساسًا في «The European Physical Journal C» و«International Conference on High Energy Physics (ICHEP)». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Search for highly-ionizing particles in pp collisions at the LHC’s Run-1 using the prototype MoEDAL detector» (2022)، وقد استُشهد به 19 مرة. شارك في تأليف أعماله 12 باحثًا على الأقل، منهم باحثون من مؤسسات في المملكة المتحدة، إسبانيا، التشيك، رومانيا.
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
- Particle Detector Development and Performance
- Particle physics theoretical and experimental studies
- High-Energy Particle Collisions Research
- Neutrino Physics Research
- Dark Matter and Cosmic Phenomena
المنشورات (2)
- Search for highly-ionizing particles in pp collisions at the LHC’s Run-1 using the prototype MoEDAL detector
- Timepix3 as solid-state time-projection chamber in particle and nuclear physics
مجلات النشر
- The European Physical Journal C × 1
- International Conference on High Energy Physics (ICHEP) × 1
المنشورات حسب السنة
- 20221
- 20211
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Consejo Superior de Investigaciones Científicas · Universitat de València · King's College London · Centre de Recherche en Astronomie Astrophysique et Géophysique · Czech Technical University in Prague
بلدان المؤلفين المشاركين : المملكة المتحدة · إسبانيا · التشيك · رومانيا
المؤلفون المشاركون
- Albert De Roeck
- Vincent Togo
- Anthony Lionti
- D. Lacarrère
- James L. Pinfold
- Claude Leroy
- Horea Branzas
- Vlad Popa
- P. Mermod
- Lucia Aurelia Popa
- Gabriela Emilia Păvălaş
- S. Pospı́šil
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.