MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2153399996 · doi:10.1364/josab.24.001423

Design criteria for microstructured-optical-fiber-based surface-plasmon-resonance sensors

2007· article· en· W2153399996 sur OpenAlexaff
Alireza Hassani, Maksim Skorobogatiy

Notice bibliographique

RevueJournal of the Optical Society of America B · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceSurface plasmon resonanceRefractive indexPlasmonPhotonic-crystal fiberOptical fiberMicrostructured optical fiberSurface plasmonOptoelectronicsOpticsFiber optic sensorSingle-mode optical fiberCore (optical fiber)WaveguideFiberWavelengthGraded-index fiberNanotechnologyNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Design strategies for microstructured-optical-fiber (MOF-) based surface-plasmon-resonance (SPR) sensors are presented. In such sensors, plasmons on the inner surface of the large metallized channels containing analyte can be excited by a fundamental mode of a single-mode microstructured fiber. Phase matching between a plasmon and a core mode can be enforced by introducing air-filled microstructures into the fiber core. Particularly, in its simplest implementation, the effective refractive index of a fundamental mode can be lowered to match that of a plasmon by introducing a small central hole into the fiber core. Resolution of the MOF-based sensors is demonstrated to be as low as 3×10−5 RIU, where RIU means refractive index unit. The ability to integrate large-size microfluidic channels for efficient analyte flow together with a single-mode waveguide of designable modal refractive index is attractive for the development of integrated highly sensitive MOF-SPR sensors operating at any designable wavelength.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations311
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the Optical Society of America BMême sujetAdvanced Fiber Optic SensorsTravaux en français237 207