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Enregistrement W2065194460 · doi:10.1116/1.2186662

Gain spectra of 1.3μm GaInNAs laser diodes

2006· article· en· W2065194460 sur OpenAlexaff
X. Zhang, J. A. Gupta, Pedro Barrios, G. Pakulski, X. Wu, A. Delâge

Notice bibliographique

RevueJournal of Vacuum Science & Technology A Vacuum Surfaces and Films · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSemiconductor Quantum Structures and Devices
Établissements canadiensNational Research Council CanadaInstitute for Microstructural SciencesUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlueshiftLasing thresholdMaterials scienceSpectral lineLaserDiodeWavelengthQuantum well laserOpticsOptoelectronicsLaser diodeSemiconductor laser theoryPhotonPhysicsQuantum dot laserPhotoluminescence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present an experimental investigation of the optical gain properties of 1.3μm GaInNAs double quantum well ridge waveguide laser diodes. High-resolution gain spectra versus injection current and temperature were obtained by measuring the modulation depth introduced into the spontaneous emission spectrum by the Fabry-Pérot resonances. As the injection current increases, the modal gain spectral peak experiences a small blueshift over the photon energy, and the magnitude increases asymptotically, saturating at the lasing threshold level of 24.4cm−1. The peak of the modal gain spectra exhibits a redshift with an average rate of 0.58nm∕°C as the temperature increases from 30to50°C. For wavelengths corresponding to photon energy below the band gap, the modal gain spectra converge to the internal loss of 7cm−1. The full width at half maximum of the gain spectrum is 41.1meV at 30°C, 40mA and increases with injection current at a rate of 0.42meV∕mA. The high optical gain and low internal loss indicate that GaInNAs is a promising active material for long wavelength laser diodes.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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)0,0020,000

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 GPT0,241
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations5
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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