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Enregistrement W4362523697 · doi:10.1038/s41598-023-31912-1

Demonstration of laser cooling in a novel all oxide GAYY silica glass

2023· article· en· W4362523697 sur OpenAlexafffund
Jyothis Thomas, Thomas Meyneng, Amirhossein Tehranchi, Nicolas Grégoire, Frédéric Monet, Denis V. Seletskiy, Younès Messaddeq, Raman Kashyap

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOptical properties and cooling technologies in crystalline materials
Établissements canadiensUniversité LavalPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsGovernment of Canada
Mots-clésYtterbiumMaterials scienceLaserYttriumDopingFiber laserFabricationOptoelectronicsOxideChemical vapor depositionYttria-stabilized zirconiaErbiumWavelengthOpticsCeramicComposite materialCubic zirconiaMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We demonstrate laser induced cooling in ytterbium doped silica (SiO2) glass with alumina, yttria co-doping (GAYY-Aluminum: Yttrium: Ytterbium Glass) fabricated using the modified chemical vapour deposition (MCVD) technique. A maximum temperature reduction by − 0.9 K from room temperature (296 K) at atmospheric pressure was achieved using only 6.5 W of 1029 nm laser radiation. The developed fabrication process allows us to incorporate ytterbium at concentration of 4 × 1026 ions/m3 which is the highest value reported for laser cooling without clustering or lifetime shortening, as well as to reach a very low background absorptive loss of 10 dB/km. The numerical simulation of temperature change versus pump power well agrees with the observation and predicts, for the same conditions, a temperature reduction of 4 K from room temperature in a vacuum. This novel silica glass has a high potential for a vast number of applications in laser cooling such as radiation-balanced amplifiers and high-power lasers including fiber lasers.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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