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Enregistrement W3152532437 · doi:10.1364/ome.417699

Heavy-oxide glasses with superior mechanical assets for nonlinear fiber applications in the mid-infrared

2021· article· en· W3152532437 sur OpenAlexafffund
Clément Strutynski, Florian Calzavara, Théo Guérineau, Laura Loi, Romain Laberdesque, Jean‐Michel Rampnoux, Steeve Morency, Yannick Ledemi, Yannick Petit, Marc Dussauze, Frédéric Désévédavy, F. Smektala, Sylvain Danto, Lionel Canioni, Younès Messaddeq, Evelyne Fargin, Thierry Cardinal

Notice bibliographique

RevueOptical Materials Express · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGlass properties and applications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsAgence Nationale de la RechercheCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaConseil Régional AquitaineFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean CommissionCampus FranceCentre National de la Recherche ScientifiqueNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsGovernment of Canada
Mots-clésMaterials scienceOptoelectronicsOptical fiberInfraredUltravioletPhotonic-crystal fiberOpticsWavelengthNonlinear opticsOxideMillimeterLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to produce robust fiber-based integrated optical systems operating over a wide spectral domain (UV to mid-infrared), is one of today’s key challenges in photonics. This work reports on the production of crystal-free, light guiding fibers from rich Ga2O3 oxide-based glass compositions. These materials show optical transmission extending from ultraviolet wavelengths (∼0.280 µm) up to 6 µm in the IR for millimeter length scale while exhibiting relatively high vitreous transition temperatures (∼735 °C), nonlinear optical properties and improved surface micro-hardness. This combination of superior thermal, mechanical and optical properties represents a promising alternative for the development of robust fibers operating in the visible up to the 3–5 µm window.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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