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Enregistrement W1773759873 · doi:10.1039/c5cp01796c

Thermal lensing effect of CS<sub>2</sub> studied with femtosecond laser pulses

2015· article· en· W1773759873 sur OpenAlexaff
Yi-Ci Li, Yu‐Ting Kuo, Po-Yuan Huang, Chaoho Ouyang, Cheng-I Lee, Tai‐Huei Wei

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNonlinear Optical Materials Studies
Établissements canadiensRichmond Hospital
Organismes subventionnairesNational Science Council
Mots-clésFemtosecondLaserThermal diffusivityRaman scatteringThermalOpticsAtomic physicsExcited stateRelaxation (psychology)Materials scienceExcitationScatteringRaman spectroscopyChemistryPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By chopping 820 nm 18 femtosecond (fs)-laser pulses, continuously generated by a self-mode locked Ti:Al2O3 laser at 82 MHz, into trains with both train-width and train-to-train separation considerably longer than the thermal diffusivity time constant τth of CS2, we conducted Z-scan measurements on it at various times relative to the leading pulse of each train (T's). As a result, we observed negative nonlinear refraction strengthening with T within τth and gradually stabilizing with T exceeding τth. We quantitatively explain the experimental results in terms of the thermal lensing effect. In particular, we attribute the heat generation to non-radiative relaxation of libration excited by individual 18 fs-pulses via stimulated Raman scattering. In contrast to the commonly held view of multi-photon excitation, we propose and verify a new heat-generating mechanism for the thermal lensing effect in CS2.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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