الرئيسية › دليل الباحثين › J. Arrington
J. Arrington
الانتماء : Argonne National Laboratory · Lawrence Berkeley National Laboratory
- 5منشورات (انتماء أمريكي)
- 353مجموع المنشورات
- 14087الاستشهادات
- 65مؤشر h
الملف البحثي
لدى J. Arrington 5 منشور(ات) مفهرسة (2017–2026). تُنشر أعماله أساسًا في «arXiv (Cornell University)» و«The European Physical Journal A». 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، تشيلي، ألمانيا، إيطاليا.
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
- Nuclear physics research studies
- Particle physics theoretical and experimental studies
- High-Energy Particle Collisions Research
- Neutrino Physics Research
المنشورات (5)
- Long Range Outlook for Short-Range Correlations
- An experimental program with high duty-cycle polarized and unpolarized positron beams at Jefferson Lab
- 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) × 4
- The European Physical Journal A × 1
المنشورات حسب السنة
- 20261
- 20211
- 20173
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Thomas Jefferson National Accelerator Facility · Mississippi State University · Temple University · University of Connecticut · University of Virginia
بلدان المؤلفين المشاركين : فرنسا · تشيلي · ألمانيا · إيطاليا
المؤلفون المشاركون
- F. X. Girod
- M. Hattawy
- K. Joo
- D. Dutta
- S. Joosten
- B. Duran
- N. Markov
- Kawtar Hafidi
- Lamiaa El Fassi
- N. Sparveris
- M. Paolone
- Andrei Kim
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.