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Enregistrement W2980566030 · doi:10.1109/cleoe-eqec.2019.8873206

Erbium-Doped All-Fiber Laser Based on AlPO<sub>4</sub> Silica Glass

2019· article· en· W2980566030 sur OpenAlexaff
Marie-Pier Lord, Younès Messaddeq, Martin Bernier, Olivier Boily, Tommy Boilard, Geneviève Gariépy, Sacha Grelet, Lauris Talbot, Pascal Paradis, Nicolas Grégoire, Steeve Morency

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic Crystal and Fiber Optics
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésYtterbiumErbiumMaterials scienceFiber laserDopingLaserQuenching (fluorescence)Laser diodeCore (optical fiber)OptoelectronicsSpectroscopyAnalytical Chemistry (journal)Optical fiberFiberDiodeOpticsFluorescenceChemistryOrganic chemistryPhysicsWavelength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 1.6 μm transition in Er <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">3+</sup> ions can be useful for many applications, such as LIDAR, spectroscopy and laser cavity pumping. However, the small cross section of erbium and the occurring of concentration quenching are detrimental to the efficiency of this transition for direct-diode pumping near 976 nm [ 1]. A commonly used solution to increase pump absorption in erbium-doped silica fibers is to integrate ytterbium as codopant. Nonetheless, this method has the effect of raising the refraction index of the core as well as generating parasitic emission around 1 μm [2], In turn, some recent studies codoped ytterbium fiber core with AlPO <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">4</sub> glass structure in order to reduce the occurrence of ion quenching while preserving a low numerical aperture [3], To our knowledge, this method of doping has however never been demonstrated for an ytterbium-free erbium-doped fiber laser.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,332
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,004

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 GPT0,189
Écart entre enseignants0,182 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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