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Enregistrement W4405782946 · doi:10.1038/s41378-024-00804-3

Coupling the thermal acoustic modes of a bubble to an optomechanical sensor

2024· article· en· W4405782946 sur OpenAlexafffund
K. G. Scheuer, Francisco Belmonte Romero, R. G. DeCorby

Notice bibliographique

RevueMicrosystems & Nanoengineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of CanadaGovernment of Alberta
Mots-clésBubbleAcousticsCoupling (piping)PhysicsNoise (video)MicrofluidicsThermalAcoustic radiationOpticsMaterials scienceRadiationMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optomechanical sensors provide a platform for probing acoustic/vibrational properties at the micro-scale. Here, we used cavity optomechanical sensors to interrogate the acoustic environment of adjacent air bubbles in water. We report experimental observations of the volume acoustic modes of these bubbles, including both the fundamental Minnaert breathing mode and a family of higher-order modes extending into the megahertz frequency range. Bubbles were placed on or near optomechanical sensors having a noise floor substantially determined by ambient medium fluctuations, and which are thus able to detect thermal motions of proximate objects. Bubble motions could be coupled to the sensor through both air (i.e., with the sensor inside the bubble) and water, verifying that sound is radiated by the high-order modes. We also present evidence for elastic-Purcell-effect modifications of the sensor's vibrational spectrum when encapsulated by a bubble, in the form of cavity-modified linewidths and line shifts. Our results could increase the understanding of bubble acoustics relevant to a variety of fields such as lab-on-a-chip microfluidics and biosensing, and could also inform future efforts to optimize the properties of micro-mechanical oscillators.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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