TRACK – A new method for the evaluation of low-level extinction coefficient in optical films
Notice bibliographique
Résumé
We develop a rigorous methodology named TRACK based on the collection of multi-angle spectrophotometric transmission and reflection data in order to assess the extinction coefficient of quasi-transparent optical films. The accuracy of extinction coefficient values obtained by this method is not affected by sample non-idealities (thickness non-uniformity, refractive index inhomogeneities, anisotropy, interfaces, etc.) and therefore a simple two-layer (substrate/film) optical model can be used. The method requires the acquisition of transmission and reflection data at two angles of incidence: 10° and 65° in p polarization. Data acquired at 10° provide information about the film thickness and the refractive index, while data collected at 65° are used for absorption evaluation and extinction coefficient computation. We test this method on three types of samples: (i) a CR-39 plastic substrate coated with a thick protective coating; (ii) the same substrate coated with a thin TiO(2) film; (iii) and a thick Si(3)N(4) film deposited on Gorilla glass that presents thickness non-uniformity and refractive index gradient non-idealities. We also compare absorption and extinction coefficient values obtained at 410 and 550 nm by both TRACK and Laser Induced Deflection techniques in the case of a 1 micron thick TiO(2) coating. Both methods display consistent extinction coefficient values in the 10(-4) and 10(-5) ranges at 410 and 550 nm, respectively, which proves the validity of the methodology and provides an estimate of its accuracy limit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».