Developing grating-based electro-optic sampling for rapid detection in two-dimensional terahertz spectroscopy
Bibliographic record
Abstract
La spectroscopie térahertz bidimensionnelle (2DTS) est une technique puissante dans laquelle deux impulsions THz, séparées temporellement par un délai τ, interagissent avec un échantillon, et les formes d’onde du champ électrique THz (E(t,τ)) sont sondées en fonction du temps t, à l’aide de l’échantillonnage électro-optique (EO). Cette technique permet non seulement d’explorer les non-linéarités le long d’un axe de coordonnées, mais aussi les couplages entre des vibrations situées sur des axes cristallins similaires ou différents. Cependant, un obstacle à l’adoption généralisée de cette méthode réside dans le fait que la construction de cartes THz 2D nécessite la mesure d’au moins une matrice de 512 x 512 délais, τ et t, ce qui peut prendre plusieurs jours avec des dispositifs de retard mécaniques. Nous concevons un spectromètre THz 2D qui projette l’axe temporel de détection sur l’axe spatial d’une caméra, en utilisant une technique EOS à front d’impulsion incliné, ce qui accélère l’acquisition des données d’un facteur cent. Les performances du spectromètre sont évaluées à partir du spectre rotationnel de la vapeur d’eau ainsi que de la réponse non linéaire connue d’un film semi-conducteur InGaAs. Enfin, nous présentons des mesures exploratoires sur la thiourée, dans le but de révéler un couplage de modes associé à une transition de phase
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".