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Enregistrement W1964679426 · doi:10.1364/oe.17.010623

Tunable structures comprising two photonic crystal slabs – optical study in view of multi-analyte enhanced detection

2009· article· en· W1964679426 sur OpenAlexaff
Lina Shi, P. Pottier, Maksim Skorobogatiy, Yves-Alain Peter

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhotonic Crystals and Applications
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotonic crystalOpticsSlabMaterials scienceGuided-mode resonanceFinite-difference time-domain methodTransmission coefficientElectric fieldResonance (particle physics)WavelengthOptoelectronicsPhotonicsTransmission (telecommunications)PhysicsDiffraction grating

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using finite-difference time-domain method, we characterize the normal-incidence transmission properties of a two slab photonic crystal device in a view of its applications in fluorescence enhancement and multi-analyte detection. Individual slabs consist of a square or a triangular lattice of air holes embedded into a silicon nitride slab. The geometrical parameters are chosen so that the individual slabs operate in a guided resonance regime where strong reflectivity under the normal incidence angle is observed in a broad spectral range. When placed in the close proximity of each other, the two photonic crystal slab system exhibits a narrow Fabry-Perot type transmission peak corresponding to the excitation of a resonant mode in the cavity formed by the two slabs. We then study the effects of the size of the air gap between the two photonic crystal slabs on the spectral position and bandwidth of a resonance transmission peak. Finally, we investigate the electromagnetic energy distributions at the wavelength of a transmission resonance in the double slab photonic crystals. As a final result we demonstrate that this structure can provide electric field enhancement at the slab surface, which can be used for fluorescence enhancement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,694

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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