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Enregistrement W4391859595 · doi:10.1364/ofs.2023.w2.5

Improved Closed-Loop Slow-Light Temperature Sensor With Millidegree Resolution for Laser Cooling

2023· article· en· W4391859595 sur OpenAlexaff
Enkeleda Balliu, Lauris Talbot, Chun-Wei Chen, Benjamin Frey, Bailey Meehan, Thomas W. Hawkins, John Ballato, Tommy Boilard, Martin Bernier, Michel J. F. Digonnet

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOptical properties and cooling technologies in crystalline materials
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoop (graph theory)Temperature measurementMaterials scienceOpticsTemperature controlClosed loopLaserResolution (logic)Laser coolingOptoelectronicsControl theory (sociology)PhysicsComputer scienceEngineeringMathematicsThermodynamicsControl (management)Artificial intelligenceControl engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For applications such as laser cooling of doped fibers, where it is critical to measure accurately the temperature of a cooled fiber that is very close to room temperature, it is paramount to develop a reliable, very short (mm) fiber temperature sensor with millikelvin resolution and very little drift. We report a second generation of a unique slow-light fiber Bragg grating (FBG) temperature sensor that meets these stringent requirements. Experiments and modeling establish that its temperature response depends only on well-known material constants of the silica FBG and the response of the probe laser’s wavelength controller. The response is independent of the linewidth of the slow-light resonance, hence different FBGs and/or resonances have the exact same response. Examples of measured cooling in optically pumped Yb-doped fibers show that more reliable thermal contact with the cooled fiber is obtained by wrapping the FBG and the cooled fiber.

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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,540

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,224 · 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'admission1
Résumé présentoui

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