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Enregistrement W7117105935 · doi:10.1109/jlt.2025.3648142

High Sensitivity Evanescent Field-Based Micro-Resonator Using Porous Cladding for Sensing Applications in the Visible Range

2025· article· W7117105935 sur OpenAlexafffund
Pauline Girault, Laurent Oyhenart, Théo Rouanet, S. Joly, Guillaume Beaudin, Jean‐François Bryche, Michael Canva, Paul G. Charette, L. Bechou

Notice bibliographique

RevueJournal of Lightwave Technology · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitut National des Sciences Appliquées de LyonUniversité Grenoble AlpesAgence Nationale de la RechercheUniversité de Sherbrooke
Mots-clésCladding (metalworking)Refractive indexEvanescent waveResonatorVisible spectrumAqueous solutionPorosityWaveguideLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we fabricate and study a sensitive polymer-based optical sensor for visible range detection in water environment. The studied transducer is a micro-resonator relying on the interaction between the evanescent wave and the aqueous medium to measure the medium refractive index change. The micro-resonator consists of a waveguide with PMMA polymer as the core layer and porous silica as the lower cladding layer to significantly enhance the evanescent field ratio and sensitivity. The first results show a very good resonator quality factor of around 2.10<inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$^{4}$</tex-math></inline-formula> and a sensitivity of 255nm/RIU at 760nm for aqueous solutions with glucose at different concentrations. These state-of-the-art results obtained in the visible range demonstrate that a polymer-based sensor with a porous cladding appears as a promising platform for evanescent field-based sensing in the visible range without any surface chemical functionalization in an aqueous medium.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,257 · 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.

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'admission2
Résumé présentoui

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