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Enregistrement W4408602435 · doi:10.1117/12.3047741

An embarrassment of riches: what to do with a material on million times more nonlinear than silica

2025· article· en· W4408602435 sur OpenAlexaff
Robert W. Boyd

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNonlinear Photonic Systems
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmbarrassmentNonlinear systemPsychologyPhysicsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research reported in 2016 (Science 352, 795) showed that materials such as indium tin oxide (ITO) display an unprecedentedly large nonlinear refractive index when excited at a frequency where the dielectric permittivity is nearly vanishing. The large nonlinear response of these epsilon-near-zero (ENZ) materials, some million times larger than that of silica glass, suggest that these materials would prove extremely useful in the development of new classes of photonic devices. In this contribution, we review the history of the understanding of nature of the nonlinear response of ENZ materials and the development of ENZ-based photonic devices. Specific investigations over the past eight years have led to increased under-standing of topics including (1) the origin of the enhancement of the nonlinear optical response, (2) the possibility of using nanofabrication methods to create ENZ behavior at any specified wavelength, and (3) the exploration of what interactions and devices are enabled through use of ENZ materials. In this contribution, we review the recent history of the development of the field of ENZ science and of the development of ENZ applications.

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 enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil0,537

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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