الرئيسية › دليل الباحثين › B. Dinkespiller
B. Dinkespiller
الانتماء : Southern Methodist University · Universitat Autònoma de Barcelona
- 2منشورات (انتماء أمريكي)
- 11مجموع المنشورات
- 211الاستشهادات
- 7مؤشر h
الملف البحثي
لدى B. Dinkespiller 2 منشور(ات) مفهرسة (2000–2002). تُنشر أعماله أساسًا في «Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A Accelerators Spectrometers Detectors and Associated Equipment». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Hadron energy reconstruction for the ATLAS calorimetry in the framework of the non-parametrical method ATLAS» (2002)، وقد استُشهد به 38 مرة. شارك في تأليف أعماله 12 باحثًا على الأقل، منهم باحثون من مؤسسات في إسبانيا، روسيا، البرتغال.
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
- Radiation Detection and Scintillator Technologies
- Particle accelerators and beam dynamics
- Neutrino Physics Research
المنشورات (2)
- Hadron energy reconstruction for the ATLAS calorimetry in the framework of the non-parametrical method ATLAS
- Results from a new combined test of an electromagnetic liquid argon calorimeter with a hadronic scintillating-tile calorimeter
المنشورات حسب السنة
- 20021
- 20001
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Consejo Superior de Investigaciones Científicas · Universidad Autónoma de Madrid · University of Rochester · University of Illinois Urbana-Champaign · The University of Texas at Arlington
بلدان المؤلفين المشاركين : إسبانيا · روسيا · البرتغال
المؤلفون المشاركون
- C. Bromberg
- J. R. Dodd
- D. Errede
- H. G. Evans
- W. Cleland
- John Dawson
- E. Gallas
- M. Citterio
- N. Giokaris
- K. J. Anderson
- STEVEN MICHAEL ERREDE
- V. Giakoumopoulou
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.