MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2039451749 · doi:10.1364/josab.30.000382

Numerical second- and third-harmonic generation microscopy

2013· article· en· W2039451749 sur OpenAlexafffund
Daaf Sandkuijl, Adam Tuer, Danielle Tokarz, J. E. Sipe, Virginijus Barzda

Notice bibliographique

RevueJournal of the Optical Society of America B · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Fluorescence Microscopy Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchOntario Centre of InnovationOntario Innovation Trust
Mots-clésNumerical apertureOpticsPhysicsChirpSecond-harmonic generationFocus (optics)PerpendicularMicroscopyMicroscopeNonlinear opticsNonlinear systemHigh harmonic generationNumerical integrationLaserGeometryMathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A full numerical description of second- and third-harmonic generation (SHG and THG) at the focus of a nonlinear microscope is presented. The numerical implementation takes into account reflections and refraction by an arbitrary number of interfaces perpendicular to the optical axis in the focal region. The calculation of the second- and third-harmonic far-field radiation pattern is based on a Green function approach and is presented for any collection direction. The calculations are sped up by using the chirp-z transform for the focusing fields as well as for the far-field radiation calculation. Numerical evidence is presented for deviations in the measurement of the second-order nonlinear susceptibility ratio ρ≡χyyy(2)/χyxx(2) of collagen fibers in SHG microscopy at high excitation numerical aperture. When interface reflections are taken into account, significant direct backward THG is demonstrated from interfaces and multilayer structures.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,253 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the Optical Society of America BMême sujetAdvanced Fluorescence Microscopy TechniquesTravaux en français237 207