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Enregistrement W3129778778 · doi:10.1088/2515-7647/abe54d

Reconfigurable chalcogenide phase change metamaterials: a material, device, and fabrication perspective

2021· article· en· W3129778778 sur OpenAlexafffund
Avik Mandal, Yihao Cui, Liam McRae, Behrad Gholipour

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Photonics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePhase-change materials and chalcogenides
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChalcogenideMetamaterialNanophotonicsFabricationPhotonicsNanotechnologyComputer scienceMaterials scienceVariety (cybernetics)Photonic metamaterialEngineering physicsTelecommunicationsOptoelectronicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Chalcogenide phase change semiconductors have played a crucial role in the evolution of photonic technologies. From their decades-long utilization at the core of optical disks to their emergence as a highly promising reconfigurable component for a variety of nanophotonic modulation, switching and sensing platforms, the field of optics has continuously recognized their potential and sought to engineer their properties through a variety of material, device and fabrication level schemes. Most recently, the integration of phase change semiconductors within various photonic metamaterials, metadevices and metasystems has ignited research interest worldwide. This has facilitated the development of a wealth of highly promising application-driven nanophotonic device platforms that address growing societal demands requiring higher data storage capacity, faster and more efficient telecommunication, as well as adaptive sensing and imaging with reduced size, weight and power requirements. Here, we present a comprehensive review on the evolution of reconfigurable phase change chalcogenide metamaterials that focuses not just on a device level perspective but also examines the underlying material and fabrication considerations that are critical to obtaining optimal performance in these groundbreaking devices.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations55
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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