MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2155609288 · doi:10.1088/1742-6596/214/1/012014

Material characterization with top-hat cw laser induced photothermal techniques: A short review

2010· review· en· W2155609288 sur OpenAlexaff
Nelson G. C. Astrath, Jun Shen, Mauro Luciano Baesso, F. B. G. Astrath, L. C. Malacarne, P. R. B. Pedreira, A. C. Bento, J. Zhou

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2010
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermography and Photoacoustic Techniques
Établissements canadiensBC Innovation Council
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpacityLaserPhotothermal therapyOpticsMaterials scienceThermalPhotothermal spectroscopyThermal conductivityLens (geology)Optical pathAttenuation coefficientOptoelectronicsNanotechnologyComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we present a short review of the recent development of the theoretical models for top-hat cw laser induced spectroscopies of thermal lens and thermal mirror. With the same probe and top-hat excitation lasers, an apparatus is set up to concurrently measure both thermal lens and thermal mirror effects of transparent samples. With the theoretical models and the experimental apparatus, not only optical and thermal properties are measured, but also the fluorescence quantum coefficient and the temperature coefficient of the optical path length of a fluorescent sample are simultaneously determined with no need of any reference sample. Mechanical properties also could be measured. Opaque samples are also studied using top-hat cw laser thermal mirror and top-hat photothermal deflection techniques to determine thermal properties (e.g., thermal conductivity and unit volume specific heat). This work shows that the combined top-hat cw laser photothermal techniques are useful for nondestructive evaluation of both transparent and opaque samples with a less expensive non-TEM00 Gaussian laser.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,239 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Physics Conference SeriesMême sujetThermography and Photoacoustic TechniquesTravaux en français237 207