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Enregistrement W2085892268 · doi:10.1364/oe.22.026103

Tailoring the refractive index of Ge-S based glass for 3D embedded waveguides operating in the mid-IR region

2014· article· en· W2085892268 sur OpenAlexafffund
Jean-Philippe Bérubé, Sandra Helena Messaddeq, Martin Bernier, И. В. Скрипачев, Younès Messaddeq, Réal Vallée

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Material Processing Techniques
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésMaterials scienceRefractive indexRaman spectroscopyFemtosecondOpticsRefractometryLaserFabricationIrradiationHigh-refractive-index polymerPhotonicsOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The photosensitivity of GeS(x) binary glasses in response to irradiation to femtosecond pulses at 800 nm is investigated. Samples with three different molecular compositions were irradiated under different exposure conditions. The material response to laser exposure was characterized by both refractometry and micro-Raman spectroscopy. It is shown that the relative content of sulfur in the glass matrix influences the photo-induced refractive index modification. At low sulfur content, both positive and negative index changes can be obtained while at high sulfur content, only a positive index change can be reached. These changes were correlated with variations in the Raman response of exposed glass which were interpreted in terms of structural modifications of the glass network. Under optimized exposure conditions, waveguides with positive index changes of up to 7.8 x 10(-3)and a controllable diameter from 14 to 25 μm can be obtained. Direct inscription of low insertion losses (IL = 3.1 - 3.9 dB) waveguides is demonstrated in a sample characterized by a S/Ge ratio of 4. The current results open a pathway towards the use of Ge-S binary glasses for the fabrication of integrated mid-infrared photonic components.

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 seuil0,003

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations29
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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