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Enregistrement W2760171099 · doi:10.1016/j.opelre.2017.07.002

Electrically tunable long-period fiber gratings with low-birefringence liquid crystal near the turn-around point

2017· article· en· W2760171099 sur OpenAlexafffund
Aleksandra Czapla, Wojtek J. Bock, Tomasz R. Woliński, Pavle Mikulić, R. Dąbrowski, Edward Nowinowski-Kruszelnicki

Notice bibliographique

RevueOpto-Electronics Review · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésAttenuationMaterials scienceLong-period fiber gratingOpticsBirefringenceOptoelectronicsLiquid crystalElectric arcWavelengthFiberFiber optic sensorPolarization-maintaining optical fiberElectrodeComposite materialChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, an electrically tunable long-period fiber grating (LPFG) coated with liquid crystal layer (LC) is presented. As a LC layer, a prototype low-birefringence 1550A LC mixture was chosen. As a LPFG host, two types of gratings were studied: the LPFGs based on a standard telecommunication fiber, produced by an electric arc technique with a period of 222 μm, and the LPFGs based on a boron co-doped fiber written by a UV technique with a period of 226.8 μm. The relatively short period of these gratings allowed exploiting unique sensing properties of the attenuation bands associated with modes close to the turn-around point. Experiments carried out showed that for the UV-induced LPFG with a LC layer, on the powered state the attenuation band could be offset from the attenuation band measured in the unpowered state by almost 130 nm. When the arc-induced LPFG was coated with the LC, the depth of the attenuation band could be efficiently controlled by applying an external E-field. Additionally, all experimental results obtained in this work were supported by the theoretical analysis based on a model developed with Optigrating v.4.2 software.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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