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Enregistrement W4403462349 · doi:10.1139/cjp-2024-0144

Investigating the optical bistability of pure spheroidal nanoinclusions in passive and active host matrices

2024· article· en· W4403462349 sur OpenAlexvenueno aff
Shewa Getachew Mamo, Girma Berga

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHost (biology)BistabilityOptical bistabilityClassical mechanicsOpticsOptoelectronicsQuantum mechanicsNonlinear opticsNonlinear system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study examined the effects of the depolarization factor ( L) and the real and imaginary parts of the dielectric function of the host matrix (εh) on the local field enhancement factor and optical bistability of pure spheroidal nanoinclusions with both passive and active host matrices. By solving the Laplace equation in the quasi-static limit, we derived expressions for the electric potentials of the pure spheroidal nanoinclusions. We then incorporated L and the Lorentz–Drude model into these expressions to derive the equation for the enhancement factor in the core of the spheroidal nanoinclusions. The results show that, regardless of whether L varies or remains constant, the pure spheroidal nanoinclusions exhibit only one set of enhancement factor peaks, independent of whether the host matrix is passive or active. However, for the same increase in εh, the enhancement factor intensities of the pure metal spheroidal nanoinclusions are higher when the host matrix is active compared to when it is passive. The number and intensities of the enhancement factor peaks, as well as the optical bistability of the pure spheroidal nanoinclusions, vary significantly depending on whether the core is made of a passive or active dielectric material. Furthermore, by adjusting parameters such as L and the real and imaginary parts of the host matrices, we were able to achieve tunable enhancement factors and optical bistability, which could be useful for applications in optical sensing, nonlinear optics, and quantum optics.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,237
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 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'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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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