MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2045605006 · doi:10.1364/ome.2.001663

Role of hydrogen loading and glass composition on the defects generated by the femtosecond laser writing process of fiber Bragg gratings

2012· article· en· W2045605006 sur OpenAlexaff
Neil Troy, Christopher W. Smelser, Denise M. Krol

Notice bibliographique

RevueOptical Materials Express · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensCommunications Research Centre Canada
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchNational Science Foundation
Mots-clésMaterials scienceFemtosecondFiber Bragg gratingFiber laserPHOSFOSLaserOpticsOptoelectronicsOptical fiberFiberPlastic optical fiberFiber optic sensorWavelengthComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The creation of fiber Bragg gratings (FBGs) in optical fibers by laser irradiation causes the formation of defects in the modified glass. We have used confocal fluorescence spectroscopy to identify the location and types of defects formed after writing FBGs with the femtosecond laser phase mask technique. Our results show that non-bridging oxygen hole centers (NBOHCs) and self-trapped excitons (Eδ’) are formed throughout all-silica core Sumitomo Z-fiber. Similar defects are observed for Ge-doped silica fiber, Corning SMF-28, but in this case the relative concentrations of NBOHC and Eδ’ vary from the core to the cladding. In both fibers, hydrogen loading prior to irradiation appears to passivate the defects except in the Ge-doped core where the NBOHC defects persist.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,432

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOptical Materials ExpressMême sujetAdvanced Fiber Optic SensorsTravaux en français237 207