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Enregistrement W2007508502 · doi:10.1063/1.1631438

Temperature modeling of laser-irradiated azo-polymer thin films

2003· article· en· W2007508502 sur OpenAlexafffund
Kevin G. Yager, Christopher J. Barrett

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLiquid Crystal Research Advancements
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIrradiationMaterials scienceThin filmPolymerGratingLaserThermal conductivityThermalPolarization (electrochemistry)Temperature gradientOptoelectronicsOpticsComposite materialChemistryNanotechnologyThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Azobenzene polymer thin films exhibit reversible surface mass transport when irradiated with a light intensity and/or polarization gradient, although the exact mechanism remains unknown. In order to address the role of thermal effects in the surface relief grating formation process peculiar to azo polymers, a cellular automaton simulation was developed to model heat flow in thin films undergoing laser irradiation. Typical irradiation intensities of 50 mW/cm2 resulted in film temperature rises on the order of 5 K, confirmed experimentally. The temperature gradient between the light maxima and minima was found, however, to stabilize at only 10(-4) K within 2 micros. These results indicate that thermal effects play a negligible role during inscription, for films of any thickness. Experiments monitoring surface relief grating formation on substrates of different thermal conductivity confirm that inscription is insensitive to film temperature. Further simulations suggest that high-intensity pulsed irradiation leads to destructive temperatures and sample ablation, not to reversible optical mass transport.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations89
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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