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Enregistrement W4408970819 · doi:10.1109/jlt.2025.3555793

Mode-Selective Photonic Lanterns With Double-Clad Fibers

2025· article· en· W4408970819 sur OpenAlexaff
Rodrigo Itzamná Becerra-Deana, Martin Poinsinet de Sivry-Houle, Stéphane Virally, Caroline Boudoux, Nicolas Godbout

Notice bibliographique

RevueJournal of Lightwave Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Fiber Laser Technologies
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptical fiberPhotonicsMaterials scienceOptoelectronicsPhotonic-crystal fiberOpticsMode (computer interface)Computer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the design, fabrication, and characterization of mode-selective photonic lanterns using double-clad fibers. Here, we exploited several custom-pulled double-clad fibers to achieve the symmetry break required to excite higher-order modes. The resulting components are short and exhibit high modal isolation and low excess loss. They address some of the limitations of existing photonic lanterns in terms of fragility and coupling efficiency. The fabrication process involves the use of lower-index capillary tubes to maintain fiber geometry during fusion and tapering. Through the use of varying first cladding diameters, mode selectivity is achieved without sacrificing single-mode compatibility. This in turn allows proper real-time characterization during the whole fabrication process. Results demonstrate that double-clad fibers stacked inside a fluorine-doped capillary tube feature high modal isolation (above 60 dB) and low excess loss (lower than 0.49 dB), over a broad wavelength range (more than 250 nm) with steeper taper profiles, and more robust components. The use of less expensive synthetic fused silica capillary tubes achieves high modal isolation (above 20 dB) and excess loss lower than 2 dB over the same broad wavelength range.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 GPT0,264
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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