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Micro-Raman Scattering Imaging of Langmuir-Blodgett Surface Relief Gratings

2001· article· en· W1972379423 sur OpenAlexaff
Carlos José Leopoldo Constantino, Ricardo F. Aroca, Cléber Renato Mendonça, Sarita V. Mello, Débora Terezia Balogh, Sérgio Carlos Zílio, O. N. de Oliveira

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaman scatteringMaterials scienceRaman spectroscopyX-ray Raman scatteringResonance (particle physics)ScatteringOpticsCoherent anti-Stokes Raman spectroscopyLaserAnalytical Chemistry (journal)Nuclear magnetic resonanceMolecular physicsAtomic physicsChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surface relief gratings (SRGs) recorded on Langmuir–Blodgett (LB) films of an azobenzene homopolymer were visualized using micro-Raman imaging. Raman scattering (RS) was achieved using the 780 nm laser line while pre-resonance Raman scattering (pre-RRS) and resonance Raman scattering were achieved using the 633 and 514.5 nm laser lines, respectively. Pre-surface-enhanced resonance Raman scattering (pre-SERRS) and surface-enhanced resonance Raman scattering (SERRS) were collected for the LB films covered with a 6 nm thick silver island film. The SRG could be chemically identified by the spatial variation in the Raman signal scattered by the film due to a concentration gradient. The pre-SERRS provided signals of the same intensity along and across the grooves, indicating that the molecular architecture at the SRG surface is the same at the peaks as in the valleys.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,542

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,235
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

Citations12
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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