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Enregistrement W4205135292 · doi:10.1364/josab.446625

Characteristics of a rectangular channel sensor based on evanescent field enhanced photonic crystal fiber

2022· article· en· W4205135292 sur OpenAlexaff
Tao Shen, Liang Han, Xin Liu, Yue Feng, Tao Xu, Chi Liu, Wei Han

Notice bibliographique

RevueJournal of the Optical Society of America B · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic Crystal and Fiber Optics
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhotonic-crystal fiberPhotonic crystalEvanescent waveChannel (broadcasting)FiberField (mathematics)Materials scienceOptoelectronicsMicrostructured optical fiberOpticsFiber optic sensorPolarization-maintaining optical fiberTelecommunicationsPhysicsEngineeringComposite materialMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A miniaturized, rectangular-channel photonic crystal fiber (RC-PCF) high-sensitivity sensing scheme is proposed for high-refractive-index liquid analysis. The designed PCF is polished and features an open rectangular channel in the upper-middle part of the fiber cross-section, which facilitates the efficient flow of the sample liquid. The design utilizes the merit of photonic crystal array and the operability of external sensing. Gold is chosen as the plasma material because of its chemical stability and biocompatibility in a liquid environment. To obtain high sensitivity, the effect of the sample liquid height in the channel on the sensing performance is investigated. Numerical results show that the maximum wavelength sensitivity and amplitude sensitivity of the sensor is 28,000 nm/RIU (refractive index unit) and − 1266.5 R I U − 1 with a liquid analyte height of 100% of the channel height. The maximum wavelength sensitivity increases from 28,000 to 42,000 nm/RIU when the gold film thickness decreases from 30 nm to 20 nm. Due to the sensor’s simple structure and high sensitivity, it will have potential applications in the detection of high-refractive-index samples in biology, medicine, and chemistry.

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 seuil0,004

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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