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Enregistrement W7131637315 · doi:10.23919/piers-fall62445.2025.11394219

Quantum Dots on Optical Nanofiber Tips: A Hybrid Platform for Quantum Photonics

2025· article· W7131637315 sur OpenAlexfundno aff
M Resmi, Ramachandrarao Yalla

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueNear-Field Optical Microscopy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research BoardMinistry of Education, IndiaUniversity Grants Commission of BangladeshUniversity of HyderabadMinistry of Higher Education and Scientific ResearchResearch Manitoba
Mots-clésQuantum dotPolarization (electrochemistry)Excited statePhotonPhotonicsExcitationFluorescenceElectro-absorption modulatorOptical fiber

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We experimentally demonstrate fluorescence emission coupling from quantum dots (QDs) into optical nanofiber tip (ONFT) guided modes and the polarization response of the coupled system. Additionally, we conduct simulations of the proposed system consisting of the ONFT and a single dipole source (SDS). For a radially oriented SDS of emission wavelength at 620 nm, positioned at the center of the ONFT facet, the maximum coupling efficiency$(\eta)$reaches 44%. The polarization response for the SDS on the side and the facet of the ONFT are numerically investigated, and the degree of polarization (DOP) determined on the facet/side is 99%/52%. ONFTs are realized using chemical etching technique using hydrofluoric acid. QDs are deposited on ONFTs using a micro/nano-fluidic technique. QDs on the ONFT are excited using excitation schemes such as free space and guided. The fluorescence photons emitted from QDs are coupled into guided modes of the ONFT. It is confirmed by measuring the fluorescence photon counting and emission spectrum. The emission polarization characteristics of the fluorescence photons are measured. The polarization characteristics are demonstrated by varying the emission and excitation polarization planes, and the DOP is determined. The estimated DOP value ranges from 17 to 30%.

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,273
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 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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