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Enregistrement W2033018450 · doi:10.1364/oe.19.011969

Defect-mediated resonance shift of silicon-on-insulator racetrack resonators

2011· article· en· W2033018450 sur OpenAlexafffund
Jason J. Ackert, J. K. Doylend, D. F. Logan, P. E. Jessop, R. Vafaei, Lukas Chrostowski, Andrew P. Knights

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaWilfrid Laurier UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcMaster UniversityCMC Microsystems
Mots-clésResonatorMaterials scienceSilicon on insulatorIon implantationRefractive indexAnnealing (glass)Resonance (particle physics)OptoelectronicsSiliconOpticsWavelengthElectron-beam lithographyFree spectral rangeIonResistAtomic physicsChemistryNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a study on the effects of inert ion implantation of Silicon-On-Insulator (SOI) racetrack resonators. Selective ion implantation was used to create deep-level defects within a portion of the resonator. The resonant wavelength and round-trip loss were deduced for a range of sequential post-implantation annealing temperatures from 100 to 300 °C. As the devices were annealed there was a concomitant change in the resonance wavelength, consistent with an increase in refractive index following implantation and recovery toward the pre-implanted value. A total shift in resonance wavelength of ~2.9 nm was achieved, equivalent to a 0.02 increase in refractive index. The excess loss upon implantation increased to 301 dB/cm and was reduced to 35 dB/cm following thermal annealing. In addition to providing valuable data for those incorporating defects within resonant structures, we suggest that these results present a method for permanent tuning (or trimming) of ring resonator characteristics.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,669
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations37
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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