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Enregistrement W2091895113 · doi:10.1364/oe.21.010172

Electronic temperatures of terahertz quantum cascade active regions with phonon scattering assisted injection and extraction scheme

2013· article· en· W2091895113 sur OpenAlexaff
Pietro Patimisco, Gaetano Scamarcio, Maria Vittoria Santacroce, Vincenzo Spagnolo, Miriam S. Vitiello, E. Dupont, S. R. Laframboise, Saeed Fathololoumi, Ghasem S. Razavipour, Z. R. Wasilewski

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSpectroscopy and Laser Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca
Mots-clésTerahertz radiationPhononScatteringPhysicsQuantum cascade laserCascadeMaterials scienceGround statePhonon scatteringCondensed matter physicsLaserAtomic physicsOpticsOptoelectronicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We measured the lattice and subband electronic temperatures of terahertz quantum cascade devices based on the optical phonon-scattering assisted active region scheme. While the electronic temperature of the injector state (j = 4) significantly increases by ΔT = T(e)(4) - T(L) ~40 K, in analogy with the reported values in resonant phonon scheme (ΔT ~70-110 K), both the laser levels (j = 2,3) remain much colder with respect to the latter (by a factor of 3-5) and share the same electronic temperature of the ground level (j = 1). The electronic population ratio n(2)/n(1) shows that the optical phonon scattering efficiently depopulates the lower laser level (j = 2) up to an electronic temperature T(e) ~180 K.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,529

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations10
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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