MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4362560130 · doi:10.3390/polym15071782

The Formation of Volume Transmission Gratings in Acrylamide-Based Photopolymers Using Curcumin as a Long-Wavelength Photosensitizer

2023· article· en· W4362560130 sur OpenAlexafffund
Katherine Pacheco, Gabriela Aldea-Nunzi, Agnieszka Pawlicka, Jean‐Michel Nunzi

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhotorefractive and Nonlinear Optics
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoEuropean Commission
Mots-clésPhotopolymerPhotosensitizerCurcuminMaterials scienceDiffraction efficiencyAbsorbanceMonomerPolymerChemistryPhotochemistryOptoelectronicsChromatographyGratingComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Curcumin, a natural dye found in the Curcuma longa rhizome, commonly called turmeric, is used as a photosensitizer in acrylamide-based photopolymers for holographic data storage. We studied the absorbance of photopolymer films that show two absorption bands due to curcumin, acrylamide monomer (AA), and the crosslinking agent N,N′-methylenebisacrylamide (MBA). Analysis of the real-time diffraction efficiency of these films shows a maximum of 16% for the sample with the highest curcumin concentration. Moreover, increasing the curcumin load enhanced the refractive index contrast from 7.8 × 10−4 for the photopolymer with the lowest curcumin load to 1.1 × 10−3 for the photopolymer with the largest load. The sensitivity and diffraction efficiency of the recorded gratings also increased from 7.0 to 9.8 cm·J−1 and from 7.9 to 16% with the increase in curcumin load, respectively. Finally, the influence of NaOH on the photopolymerization of the AA-curcumin-based sample shows a diffraction efficiency increase with the NaOH content, revealing that the curcumin enol form is more efficient as a photosensitizer.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,501

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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,262 · 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'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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePolymersMême sujetPhotorefractive and Nonlinear OpticsTravaux en français237 207