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Enregistrement W4414995355 · doi:10.1063/5.0274559

Observation of anti-Stokes-fluorescence cooling in commercial Yb-doped silica fibers

2025· article· en· W4414995355 sur OpenAlexafffund
Chun‐Wei Chen, Enkeleda Balliu, Bailey Meehan, Thomas W. Hawkins, John Ballato, Peter D. Dragic, Tommy Boilard, Martin Bernier, Michel J. F. Digonnet

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOptical properties and cooling technologies in crystalline materials
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaJ. E. Sirrine Textile FoundationClemson University
Mots-clésSilica fiberOptical fiberFiberQuenching (fluorescence)Fiber laserCore (optical fiber)Hard-clad silica optical fiberPlastic-clad silica fiber

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optical cooling of Yb-doped silica fibers using anti-Stokes fluorescence (ASF) has emerged as a powerful technique to produce fiber lasers and amplifiers that generate no heat. This paradigm offers an unprecedented opportunity to engineer a new generation of devices with greater power and frequency stability, smaller size, weight, and power consumption, and greater ease of power scaling. While cooling in silica has been demonstrated so far only in custom compositions, here we show that commercial Yb-doped silica fibers can also be cooled by ASF. The best of seven tested fibers cooled by −85 mK from ambient. This is, however, significantly less than the current record (−250 mK) held by a custom aluminophosphosilicate fiber with a similar core area. We show that the commercial fibers do not cool as well because of a lower Yb concentration, higher quenching, and/or higher background absorption. This work establishes that commercial fibers can be used to carry out valuable research on ASF cooling and athermal lasers. It also quantifies the significant improvements in Yb concentration, quenching suppression, and background-absorption reduction achieved in these custom silica compositions. These fibers are expected to have a major impact on fiber lasers and amplifiers, whose performance also depends critically on these three metrics.

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 enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,676

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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