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Enregistrement W4323570408 · doi:10.48550/arxiv.2303.03087

Thermal hysteresis in amplification and attenuation of surface-plasmon-polariton waves

2023· preprint· en· W4323570408 sur OpenAlexaff
Tom G. Mackay, Tran Vinh Son, Alain Haché, Akhlesh Lakhtakia

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Material Processing Techniques
Établissements canadiensUniversité de MonctonConcordia University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilPennsylvania State UniversityUniversity of PennsylvaniaNational Science Foundation
Mots-clésAttenuationMaterials scienceDielectricSurface plasmon polaritonPolaritonVanadiumVolume fractionPlasmonMetalCondensed matter physicsSurface plasmonOpticsComposite materialOptoelectronicsMetallurgyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The propagation of surface-plasmon-polariton (SPP) waves at the planar interface of a metal and a dielectric material was investigated for a dielectric material with strongly temperature-dependent constitutive properties. The metal was silver and the dielectric material was vanadium multioxide impregnated with a combination of active dyes. Depending upon the volume fraction of vanadium multioxide, either attenuation or amplification of the SPP waves may be achieved; the degree of attenuation or amplification is strongly dependent on both the temperature and whether the temperature is increasing or decreasing. At intermediate volume fractions of vanadium multioxide, for a fixed temperature, a SPP wave may experience attenuation if the temperature is increasing but experience amplification if the temperature is decreasing.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,810

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,114 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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