MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2031965503 · doi:10.1115/1.4002747

Nanofiber Plasmon Enhancement of Two-Photon Polymerization Induced by Femtosecond Laser

2010· article· en· W2031965503 sur OpenAlexaff
M. Alubaidy, Krishnan Venkatakrishnan, Bo Tan, Abdulsalam Mahmood

Notice bibliographique

RevueJournal of Nanotechnology in Engineering and Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNonlinear Optical Materials Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFemtosecondMaterials scienceNanofiberLaserPlasmonPolymerizationAbsorption (acoustics)OptoelectronicsOpticsPolymerNanotechnologyComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The nanofiber plasmon effect on the two-photon polymerization (2PP) induced by a femtosecond laser is reported for the first time in this paper. The nanofibers were generated using a femtosecond laser, which was also used to construct microfeatures through two-photon polymerization of a nanofiber dispersed polymer resin. Nanofiber plasmon resonant effect greatly enhances local field intensities, resulting in increased particle scattering cross sections. This leads to a drastic enhancement of two-photon-like absorption processes, allowing much lower incident radiation intensities to be used. The huge enhancements in local field intensity due to nanofiber plasmon resonances have been shown to lower the required intensity for 2PP by factors of 10 or more.

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Nanotechnology in Engineering and MedicineMême sujetNonlinear Optical Materials StudiesTravaux en français237 207