MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2092262523 · doi:10.1117/12.611325

Pressure tuning of GaInNAs laser diodes in external cavity

2005· article· en· W2092262523 sur OpenAlexaff
Д. М. Берча, Filip Dybała, Katarzyna Komorowska, P. Adamiec, R. Bohdan, Witold Trzeciakowski, J. A. Gupta, Pedro Barrios, G. Pakulski, A. Delâge, Z. R. Wasilewski

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSemiconductor Quantum Structures and Devices
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceLaserOptoelectronicsSemiconductor laser theoryDiodeOpticsGratingTunable laserVertical-cavity surface-emitting laserWavelengthDistributed feedback laserHydrostatic pressureSemiconductorResonatorPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High hydrostatic pressure can be used for wavelength tuning of semiconductor laser diodes in a wide spectral range. Coupling the laser with external grating leads to wavelength tuning within the gain spectrum (i.e. in a narrower range than with pressure) but allows for a narrow emission line and nearly continuous tuning (mode-hop free if anti-reflecting coating is applied). Here we demonstrate a combination of pressure and external-resonator tuning for the GaInNAs laser emitting at 1343 nm at ambient conditions. Using the specially designed liquid pressure cell working up to 20 kbar we shift the emission down to 1170 nm while the external grating (used in Littrow configuration) allows for fine tuning in the ~10 nm range (at each pressure).

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 enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil0,854

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations6
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIEMême sujetSemiconductor Quantum Structures and DevicesTravaux en français237 207