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Enregistrement W4406803202 · doi:10.1002/lpor.202401839

Exceptional Absorption in a Deep‐Subwavelength Plasmonic Film

2025· article· en· W4406803202 sur OpenAlexaff
Yiyun Zhang, Yiming Feng, Dominic Lepage, Bingtao Gao, Sihan Zhao, Yaoguang Ma, Yichen Shen, Shilong Li, Haoliang Qian

Notice bibliographique

RevueLaser & Photonics Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaZhejiang UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPlasmonAbsorption (acoustics)Materials scienceOptoelectronicsOpticsNanotechnologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the realm of photonic integrated circuit design, on‐chip absorbers are imperative for preventing signal degradation caused by unintended stray photons, which induce signal crosstalk and operational errors. An ideal on‐chip optical absorber is expected to have a superior absorption capability across a wide range of frequencies while maintaining a minimal footprint. However, widely employed optical thin‐film absorbers suffer from limited absorption due to inherent refractive index mismatches and short light‐matter interaction lengths. Here a ≈45‐nm thin metalayer is demonstrated that exhibits uniformly high absorption over a broad wavelength range from 350 nm to 4.5 µm in a wide range of incident angles up to over 60 degrees. The metalayer's performance notably exceeds the absorption predicted by standard plane‐wave optics theories, potentially attributing to the Anderson localization effect. Integration of such a deep‐subwavelength metalayer absorber into photonic circuits will facilitate the creation of highly efficient photonic chips, propelling the advancement of optical communication and computing.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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