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Enregistrement W4224235115 · doi:10.3390/app12083777

Laser Cooling and Trapping of Rare-Earth-Doped Particles

2022· article· en· W4224235115 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOptical properties and cooling technologies in crystalline materials
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhononLaser coolingMaterials scienceDopingInternal energyLaserNanoparticleRefrigerationOptoelectronicsNanotechnologyChemical physicsOpticsCondensed matter physicsChemistryThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review focuses on optical refrigeration with the anti-Stokes fluorescence of rare-earth (RE)-doped low-phonon micro- and nanocrystals. Contrary to bulk samples, where the thermal energy is contained in internal vibrational modes (phonons), the thermal energy of nanoparticles is contained in both the translational motion and internal vibrational (phonons) modes of the sample. Much theoretical and experimental research is currently devoted to the laser cooling of nanoparticles. In the majority of the related work, only the translational energy of the particles has been suppressed. In this review, the latest achievements in hybrid optical refrigeration of RE-doped low-phonon micro- and nanoparticles are presented. Hybrid cooling permits the suppression of not only the translational energy of the RE-doped particles, but also their internal vibrational phonon thermal energy. Laser cooling of nanoparticles is not a simple task. Mie resonances can be used to enhance laser cooling with the anti-Stokes fluorescence of nanoparticles made of low-phonon RE-doped solids. Laser-cooled nanoparticles is a promising tool for fundamental quantum-mechanical studies, nonequilibrium thermodynamics, and precision measurements of forces.

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.

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 enseignants0,499
Score d'incertitude au seuil0,341

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,218 · 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