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Enregistrement W4406199752 · doi:10.1039/d4na00862f

Selective modal excitation in a multimode nanoslit by interference of surface plasmon waves

2025· article· en· W4406199752 sur OpenAlexafffund
Marcos Valero, Luis-Angel Mayoral-Astorga, Howard Northfield, Hyung Woo Choi, Israel De Leon, Mallar Ray, Pierre Berini

Notice bibliographique

RevueNanoscale Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSistema Nacional de InvestigadoresInstituto Tecnológico y de Estudios Superiores de MonterreyNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésExcitationPlasmonModalSurface plasmon polaritonMulti-mode optical fiberInterference (communication)Surface plasmonMaterials scienceSurface waveOpticsOptoelectronicsPhysicsComputer scienceTelecommunicationsOptical fiberQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interference of surface plasmons has been widely utilized in optical metrology for applications such as high-precision sensing. In this paper, we introduce a surface plasmon interferometer with the potential to be arranged in arrays for parallel multiplexing applications. The interferometer features two grating couplers that excite surface plasmon polariton (SPP) waves traveling along a gold-air interface before converging at a gold nanoslit where they interfere. A key innovation lies in the ability to tune the interference pattern by altering the geometrical properties of the gold nanoslit such that one, two or more resonance modes are supported in the nanoslit. Our experimental results validate the approach of our design and modelling process, demonstrating the potential to fine-tune geometrical parameters such as grating coupler pitch, depth, duty cycle, and nanoslit dimensions to alter the transmitted radiation pattern and the transmittance. We demonstrate the ability of a grating coupler to induce focusing of SPP waves to an arbitrary location on chip by illuminating with a converging Gaussian beam. Additionally, we observed far-field interference patterns linked to the multimodal operation of the nanoslit.

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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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