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Enregistrement W1997087382 · doi:10.1088/1367-2630/16/12/123054

Experimental investigation of the transient dynamics of slow light in ruby

2014· article· en· W1997087382 sur OpenAlexafffund
Emma Wisniewski‐Barker, Graham M. Gibson, Sonja Franke‐Arnold, Zhimin Shi, Paul Narum, Robert W. Boyd, Miles J. Padgett

Notice bibliographique

RevueNew Journal of Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum optics and atomic interactions
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilDefense Threat Reduction AgencyCanada Research ChairsScottish Universities Physics AllianceRoyal Society
Mots-clésPhysicsPulse (music)Ruby laserTrailing edgeLeading edgeOpticsDistortion (music)Transient (computer programming)LaserOptoelectronicsMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When a pulsed light beam propagates through ruby, it is delayed by a slow-light mechanism. This mechanism has been the subject of debate (Wisniewski-Barker et al 2013 New J. Phys. 15 083020 ; Kozlov et al 2014 New J. Phys. 16 038001 ; Wisniewski-Barker et al 2014 New J. Phys. 16 038002 ). To distinguish between the two main proposed mechanisms, we investigate the trailing edge of a square-wave pulsed laser beam propagating through ruby. Our observation of a pronounced tail on the trailing edge of the transmitted pulse cannot be explained solely by the effects of a time-varying absorber acting upon the incident pulse. Therefore, our observation of the creation of a tail at the trailing edge of the pulse provides evidence for a complicated model of slow light in ruby that requires more than pulse reshaping. The different delays of individual Fourier components of the pulse signal explain the pulse distortion that occurs upon transmission through the ruby and must be accounted for by any model that attempts to describe the effects of slow light in ruby.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations18
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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