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Enregistrement W3108460815 · doi:10.1038/s41467-021-26671-4

Laser nano-filament explosion for enabling open-grating sensing in optical fibre

2021· preprint· en· W3108460815 sur OpenAlexafffund
Keivan Mahmoud Aghdami, Abdullah Rahnama, Erdem Yigit Ertorer, Peter R. Herman

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsGovernment of Canada
Mots-clésMaterials scienceCladding (metalworking)Fiber Bragg gratingOpticsLaserOptical fiberPhotonicsGratingRefractive indexSubwavelength-diameter optical fibrePhotonic-crystal fiberCore (optical fiber)OptoelectronicsComposite materialWavelength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Embedding strong photonic stopbands into traditional optical fibre that can directly access and sense the outside environment is challenging, relying on tedious nano-processing steps that result in fragile thinned fibre. Ultrashort-pulsed laser filaments have recently provided a non-contact means of opening high-aspect ratio nano-holes inside of bulk transparent glasses. This method has been extended here to optical fibre, resulting in high density arrays of laser filamented holes penetrating transversely through the silica cladding and guiding core to provide high refractive index contrast Bragg gratings in the telecommunication band. The point‐by‐point fabrication was combined with post-chemical etching to engineer strong photonic stopbands directly inside of the compact and flexible fibre. Fibre Bragg gratings with sharply resolved π-shifts are presented for high resolution refractive index sensing from $${n}_{{{{{{\rm{H}}}}}}}$$ n H = 1 to 1.67 as the nano-holes were readily wetted and filled with various solvents and oils through an intact fibre cladding.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,281 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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