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Enregistrement W4313589673 · doi:10.1209/0295-5075/acb009

Fluctuation-dissipation in thermoelectric sensors

2023· article· en· W4313589673 sur OpenAlexafffund
Ngoc Anh Minh Tran, Aditya S. Dutt, Nithin B Pulumati, Heiko Reith, An Hu, Alexandre Dumont, Kornelius Nielsch, A.–M. S. Tremblay, Gabi Schierning, Bertrand Reulet, Thomas Szkopek

Notice bibliographique

RevueEurophysics Letters (EPL) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Thermoelectric Materials and Devices
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence FundCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésThermoelectric effectJohnson–Nyquist noiseCondensed matter physicsDimensionless quantityNoise (video)PhysicsDissipationFluctuation-dissipation theoremThermal fluctuationsFigure of meritVoltageMaterials scienceAmplitudeThermodynamicsOptoelectronicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Thermoelectric materials exhibit correlated transport of charge and heat. The Johnson-Nyquist noise formula 4 k B T R for the spectral density of voltage fluctuations accounts for fluctuations associated solely with Ohmic dissipation. Applying the fluctuation-dissipation theorem, we generalize the Johnson-Nyquist formula for thermoelectrics, finding an enhanced voltage fluctuation spectral density 4 k B T R (1 + Z D T ) at frequencies below a thermal cut-off frequency f T , where Z D T is the dimensionless thermoelectric device figure of merit. The origin of the enhancement in voltage noise is thermoelectric coupling of temperature fluctuations. We use a wideband , integrated thermoelectric micro-device to experimentally confirm our findings. Measuring the Z D T enhanced voltage noise, we experimentally resolve temperature fluctuations with a root mean square amplitude of at a mean temperature of 295 K. We find that thermoelectric devices can be used for thermometry with sufficient resolution to measure the fundamental temperature fluctuations described by the fluctuation-dissipation theorem.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,226 · 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.

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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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