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Multi-Millijoule Nanosecond Fiber Amplifier at 2.8 μm

2025· article· en· W4413456191 sur OpenAlexaff
Martin Bernier, Quentin Perry-Auger, Stanislav O. Leonov, Daiying Zhang, Yiğit Ozan Aydın, Darren Kraemer, Réal Vallée

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic Crystal and Fiber Optics
Établissements canadiensToronto East General HospitalGenia Photonics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanosecondMaterials scienceFiber laserFiber amplifierAmplifierOpticsFiberOptoelectronicsLaserPhysicsCMOSComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-energy, short-pulse laser sources operating near water absorption peak$(2.94 \mu \mathrm{m})$has crucial importance for many applications especially in biomedicine. This significance comes from high water content of biomedical tissues which allows such lasers to take full advantage of the strong water absorption near this wavelength. The use of high-energy pulses near this peak enhances ablation efficiency, enables penetration into dense or hard materials such as bone and calcified tissues and facilitates faster, cleaner process by minimizing residue and debris. The ideal duration of pulses for minimizing thermal effects in biomaterials needs to be shorter than the thermal relaxation time$(10 \mu \mathrm{s})$and comparable to or shorter than the thermoelastic stress propagation time, which is around 1 ns [1], [2]. The laser operation at this short pulse duration and near water absorption peak is output energy limited to sub-mJ level and one of the ideal approaches is to use fluoride fiber amplifiers to boost the limited energy of such systems to multi-millijoule levels.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,005

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 GPT0,214
Écart entre enseignants0,206 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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