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Enregistrement W4316034760 · doi:10.1515/nanoph-2022-0502

Spin–orbit coupling induced by ascorbic acid crystals

2023· article· en· W4316034760 sur OpenAlexafffund
Florence Grenapin, Alessio D’Errico, Ebrahim Karimi

Notice bibliographique

RevueNanophotonics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrbital Angular Momentum in Optics
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundCanada Research Chairs
Mots-clésAscorbic acidSpin–orbit interactionNanomaterialsCoupling (piping)Spin (aerodynamics)Materials scienceCondensed matter physicsChemical physicsOrbit (dynamics)NanotechnologyChemistryPhysicsComposite materialAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some anisotropic materials form semicrystalline structures, called spherulites, when observed in a polarisation microscope, exhibit a characteristic "maltese-cross"-like pattern. While this observation has been hitherto considered as a tool to characterize these materials, we show that these patterns are associated with a strong light's spin-orbit coupling induced by the spherulite structures. We experimentally demonstrate these effects using samples of crystallized ascorbic acid and observing the creation of optical vortices in transmitted laser beams, as well as the formation of inhomogeneous polarisation patterns. Our findings suggest the use of some spherulites based on other materials in frequency ranges, e.g. in the THz domain, where polarisation and spatial shaping of electromagnetic radiation is still a challenging task.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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 enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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