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Enregistrement W3208298079 · doi:10.1038/s41467-021-26671-4

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

2021· article· en· W3208298079 sur OpenAlexafffund
Keivan Mahmoud Aghdami, Abdullah Rahnama, Erdem Yigit Ertorer, Peter R. Herman

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésCladding (metalworking)Materials scienceOpticsLaserPhotonicsFiber Bragg gratingOptical fiberGratingRefractive indexNano-Subwavelength-diameter optical fibreCore (optical fiber)OptoelectronicsPhotonic-crystal fiberComposite materialWavelength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 [Formula: see text] = 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 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 enseignants0,783
Score d'incertitude au seuil0,665

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations40
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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