MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387822514 · doi:10.1038/s41467-023-42452-7

A random optical parametric oscillator

2023· article· en· W4387822514 sur OpenAlexafffund
Pedro Tovar, Jean Pierre von der Weid, Yuan Wang, Liang Chen, Xiaoyi Bao

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRandom lasers and scattering media
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsGovernment of Canada
Mots-clésOPOSParametric statisticsOpticsCoherence (philosophical gambling strategy)Optical parametric oscillatorLaserPulse (music)Materials scienceWavelengthPhysicsOptoelectronicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Synchronously pumped optical parametric oscillators (OPOs) provide ultra-fast light pulses at tuneable wavelengths. Their primary drawback is the need for precise cavity control (temperature and length), with flexibility issues such as fixed repetition rates and marginally tuneable pulse widths. Targeting a simpler and versatile OPO, we explore the inherent disorder of the refractive index in single-mode fibres realising the first random OPO – the parametric analogous of random lasers. This novel approach uses modulation instability ( χ (3) non-linearity) for parametric amplification and Rayleigh scattering for feedback. The pulsed system exhibits high inter-pulse coherence (coherence time of ~0.4 ms), offering adjustable repetition rates (16.6–2000 kHz) and pulse widths (0.69–47.9 ns). Moreover, it operates continuously without temperature control loops, resulting in a robust and flexible device, which would find direct application in LiDAR technology. This work sets the stage for future random OPOs using different parametric amplification mechanisms.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNature CommunicationsMême sujetRandom lasers and scattering mediaTravaux en français237 207