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Enregistrement W28157947 · doi:10.1364/oe.25.000573

Decentralization: The Case of Intergovernmental Fiscal Relationships in Ethiopia

2002· article· en· W28157947 sur OpenAlexfundno aff
Hailu Tafa Dame

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Government Finance and Decentralization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchIndustry Canada
Mots-clésDecentralizationPolitical scienceDevelopment economicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Precise knowledge of an optical device's frequency response is crucial for it to be useful in most applications. Traditional methods for determining the frequency response of an optical system (e.g. optical cavity or waveguide modulator) usually rely on calibrated broadband photo-detectors or complicated RF mixdown operations. As the bandwidths of these devices continue to increase, there is a growing need for a characterization method that does not have bandwidth limitations, or require a previously calibrated device. We demonstrate a new calibration technique on an optical system (consisting of an optical cavity and a high-speed waveguide modulator) that is free from limitations imposed by detector bandwidth, and does not require a calibrated photo-detector or modulator. We use a low-frequency (DC) photo-detector to monitor the cavity's optical response as a function of modulation frequency, which is also used to determine the modulator's frequency response. Knowledge of the frequency-dependent modulation depth allows us to more precisely determine the cavity's characteristics (free spectral range and linewidth). The precision and repeatability of our technique is demonstrated by measuring the different resonant frequencies of orthogonal polarization cavity modes caused by the presence of a non-linear crystal. Once the modulator has been characterized using this simple method, the frequency response of any passive optical element can be determined to a fine resolution (e.g. kilohertz) over several gigahertz.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,768
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,242 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2002
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Résumé présentoui

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