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Enregistrement W2790485258 · doi:10.1109/jstqe.2018.2805807

Frequency Domain Spectroscopy in Rare-Earth-Doped Gain Media

2018· article· en· W2790485258 sur OpenAlexaff
Emir Salih Magden, Patrick T. Callahan, Nanxi Li, Jonathan D. B. Bradley, Neetesh Singh, Alfonso Ruocco, L. A. Kolodziejski, Erich P. Ippen, Michael R. Watts

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Fiber Laser Technologies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesDefense Advanced Research Projects Agency
Mots-clésPopulationExcited stateSpectroscopyPhysicsDomain (mathematical analysis)Atomic physicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many spectroscopic techniques today rely on time-resolved measurements under short excitation pulses. Instead of using a chopped pump excitation, or ultrafast optical pulses, we expand on and apply the previously developed set of frequency domain methods to analyze the population level dynamics in rare-earth-doped media. By identifying the full frequency response of the gain medium, this method can accurately yield excited state lifetimes and can also be used to estimate transition cross-sections. The accuracy of the frequency domain methods are verified with Er3+-and Tm3+-doped fibers, and an Al2O3:Tm3+waveguide, recovering similar results as reported by time-resolved techniques. The complete frequency domain model presented here can be used in characterization of novel optical gain media, and can provide insights into population dynamics in solid state amplifiers and lasers.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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