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Enregistrement W2584158256 · doi:10.1364/josab.34.000483

Laser cooling of solids under the influence of surface phonon polaritons

2017· article· en· W2584158256 sur OpenAlexafffund
Galina Nemova, Raman Kashyap

Notice bibliographique

RevueJournal of the Optical Society of America B · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOptical properties and cooling technologies in crystalline materials
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésMaterials scienceYttriumLaserLaser coolingPolaritonSilicon carbideSurface phononWavelengthOpticsAluminiumPhononOptoelectronicsComposite materialMetallurgyCondensed matter physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laser cooling of solids with anti-Stokes fluorescence in rare earth-doped low phonon samples, which support surface phonon polaritons (SPhP), placed in the vicinity of the sample supporting SPhP in the same or different wavelength region is considered in this paper. As an example, the laser cooling process in an ytterbium-doped yttrium aluminum garnet (Yb3+:YAG) sample placed near yttrium aluminum garnet (YAG) as well as silicon carbide (SiC) samples has been investigated. All Yb3+:YAG, YAG, and SiC samples can support SPhPs in different frequency ranges. It was shown that for short distances between samples, when SPhPs propagating in the sample undergoing laser cooling and SPhPs propagating in the next sample supported at room temperature are coupled, the laser cooling process can deteriorate substantially. In the opposite case, the SPhPs do not influence the cooling process significantly, even if the distance between the samples is less than the dominant wavelength of thermal radiation. The influence of coupled SPhPs on the laser cooling process in the case of samples with different sizes and for different distances between samples was investigated. These results are important for the development of optical solid state cryocoolers.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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