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Enregistrement W2024377202 · doi:10.1364/josab.29.000a55

Effect of atomic layer deposition on the quality factor of silicon nanobeam cavities

2012· article· en· W2024377202 sur OpenAlexfundno aff
Michael Gehl, Ricky Gibson, Joshua R. Hendrickson, Andrew Homyk, Antti Säynätjoki, Tapani Alasaarela, Lasse Karvonen, Ari Tervonen, Seppo Honkanen, Sander Zandbergen, Benjamin Richards, J. D. Olitzky, Axel Scherer, G. Khitrova, Hyatt M. Gibbs, Ju‐Young Kim

Notice bibliographique

RevueJournal of the Optical Society of America B · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific ResearchDivision of Electrical, Communications and Cyber SystemsAcademy of FinlandAchievement Rewards for College Scientists FoundationCalifornia Institute of TechnologyNational Defense Science and Engineering GraduateTekniikan EdistämissäätiöU.S. Department of DefenseUniversity of AlbertaNational Science Foundation
Mots-clésSiliconDeposition (geology)Materials scienceFabricationAtomic layer depositionLayer (electronics)WavelengthOptoelectronicsQuality (philosophy)Q factorNanotechnologyPhysicsResonator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work we study the effect of thin-film deposition on the quality factor (Q) of silicon nanobeam cavities. We observe an average increase in the Q of 38±31% in one sample and investigate the dependence of this increase on the initial nanobeam hole sizes. We note that this process can be used to modify cavities that have larger than optimal hole sizes following fabrication. Additionally, the technique allows the tuning of the cavity mode wavelength and the incorporation of new materials, without significantly degrading Q.

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)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations17
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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