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Enregistrement W1991936316 · doi:10.1155/2008/689715

Stress Induced Effects for Advanced Polarization Control in Silicon Photonics Components

2008· article· en· W1991936316 sur OpenAlexaff
Dan‐Xia Xu, Winnie N. Ye, Siegfried Janz, A. Delâge, Pavel Cheben, B. Lamontagne, E. Post, P. Waldron

Notice bibliographique

RevueAdvances in Optical Technologies · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensCarleton UniversityNational Research Council CanadaInstitute for Microstructural Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceBirefringenceAlgorithmComputer sciencePhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We review the use of the oxide cladding stress‐induced photoelastic effect to modify the polarization dependent properties in silicon‐on‐insulator (SOI) waveguide components, and highlight characteristics particular to this high index contrast (HIC) systems. The birefringence in SOI waveguides has its origin in the electromagnetic boundary conditions at the waveguide boundaries, and can be further modified by the presence of stress in the waveguiding materials. With typical stress levels in SiO2 films, which are often used as the upper cladding, the waveguide effective index can be altered anisotropically up to the order of 10−3 for ridges with heights ranging from 1 μm to 5 μm. This effect can be used effectively to counter the waveguide geometrical birefringence, allowing the waveguide cross‐section profiles to be optimized for design criteria other than null geometrical birefringence. Design strategies are developed for using stress engineering to achieve a variety of functions. Polarization insensitive arrayed waveguide gratings (AWGs), polarization insensitive ring resonators, and polarization splitters and filters are demonstrated using these design principles.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations6
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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