الرئيسية › دليل الباحثين › F. Bendebba
F. Bendebba
الانتماء : University of Hassan II Casablanca
- 3منشورات (انتماء مغربي)
- 998مجموع المنشورات
- 4910الاستشهادات
- 31مؤشر h
الملف البحثي
لدى F. Bendebba 3 منشور(ات) مفهرسة (2023–2026). تُنشر أعماله أساسًا في «Journal of Instrumentation» و«Annual Conference on Large Hadron Collider Physics (LHCP)». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Beam-test evaluation of pre-production Low Gain Avalanche Detectors for the ATLAS High Granularity Timing Detector» (2026)، وقد استُشهد به 1 مرة. 2 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 12 باحثًا على الأقل.
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 physics theoretical and experimental studies
- Quantum Chromodynamics and Particle Interactions
- Particle Detector Development and Performance
- High-Energy Particle Collisions Research
- Advanced Mathematical Theories and Applications
المنشورات (3)
- Beam-test evaluation of pre-production Low Gain Avalanche Detectors for the ATLAS High Granularity Timing Detector
- Thermal cycling reliability of hybrid pixel sensor modules for the ATLAS High Granularity Timing Detector
- Physics and performance of the High Granularity Timing Detector
مجلات النشر
- Journal of Instrumentation × 2
- Annual Conference on Large Hadron Collider Physics (LHCP) × 1
المنشورات حسب السنة
- 20261
- 20251
- 20231
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Mohammed V University · Moroccan Foundation for Advanced Science, Innovation and Research · Université Ibn-Tofail · Université Mohammed VI Polytechnique
المؤلفون المشاركون
- I Azzouzi
- R. Cherkaoui El Moursli
- Mourad Hidaoui
- M. Gouighri
- F. Fassi
- Ali El Moussaouy
- D. Benchekroun
- B. Lakssir
- M. Ait Tamlihat
- A. Aboulhorma
- Y. Bimgdi
- Yassine Bimgdi
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.