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Enregistrement W3018888413 · doi:10.1063/5.0003589

Engineering optical anisotropy in nonlinear crystals with ultrafast light

2020· article· en· W3018888413 sur OpenAlexaff
Paweł Karpinski, Vladlen G. Shvedov, Wiesław Królikowski, Cyril Hnatovsky

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Fiber Laser Technologies
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilQatar National Research FundFonds National de la Recherche Luxembourg
Mots-clésBirefringenceMaterials scienceLithium niobateFemtosecondAnisotropyOptoelectronicsLaserNonlinear opticsOpticsUltrashort pulsePhotonic metamaterialMetamaterialPhotonic crystalWavelengthPhotonicsNanostructureCrystal (programming language)NanotechnologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photonic technology is widely based on anisotropic (and) nonlinear materials, which allow light modulation and parametric light conversion. Because the number of naturally occurring crystals is limited, there is a growing demand for artificial metamaterials with optical properties specifically tailored to a given application. Here, we utilize the top-down method to synthesize sub-wavelength periodic nanostructures inside a uniaxial optically nonlinear crystal (lithium niobate, LiNbO3) by irradiating it with multiple femtosecond laser pulses. By superimposing form-birefringence associated with the light-induced nanostructures onto natural birefringence of the host crystal we create macroscopic domains of a biaxial metamaterial embedded into otherwise uniaxial medium.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil0,495

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,196 · 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'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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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