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Enregistrement W4404539824 · doi:10.1021/acsphotonics.4c02115

Double Etch Method for the Fabrication of Nanophotonic Devices from van der Waals Materials

2024· article· en· W4404539824 sur OpenAlexaff
Otto Cranwell Schaeper, Lesley Spencer, Dominic Scognamiglio, Waleed El-Sayed, Benjamin Whitefield, Jake Horder, Nathan Coste, Paul E. Barclay, Milos Toth, Anastasia Zalogina, Igor Aharonovich

Notice bibliographique

RevueACS Photonics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanowire Synthesis and Applications
Établissements canadiensNational Institute for NanotechnologyUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésFabricationvan der Waals forceNanophotonicsMaterials scienceNanotechnologyOptoelectronicsPhysicsMoleculeQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The integration of van der Waals (vdW) materials into photonic devices has laid out a foundation for many new quantum and optoelectronic applications. Despite tremendous progress in the nanofabrication of photonic building blocks from vdW crystals, there are still limitations, specifically with large-area devices and masking. Here, we focus on hexagonal boron nitride (hBN) as a vdW material and present a double etch method that overcomes problems associated with methods that employ metallic films and resist-based films for masking. Efficacy of the developed protocol is demonstrated by designing and fabricating a set of functional photonic components─including waveguides, ring resonators, and photonic crystal cavities. The functionality of the fabricated structures is demonstrated through optical characterization over several key spectral ranges. These include the near-infrared and blue ranges, where the hBN boron vacancy (V B – ) spin defects and the coherent B center quantum emitters emit, respectively. The double etch method enables fabrication of high-quality factor optical cavities and constitutes a promising pathway toward on-chip integration of vdW materials.

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 enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,369

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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