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Enregistrement W1979785388 · doi:10.1116/1.4869299

Recycling gold nanohole arrays

2014· article· en· W1979785388 sur OpenAlexafffund
Donna Hohertz, Sean F. Romanuik, Bonnie L. Gray, K. L. Kavanagh

Notice bibliographique

RevueJournal of Vacuum Science & Technology A Vacuum Surfaces and Films · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMolecular Junctions and Nanostructures
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAmmonium hydroxideMonolayerSurface plasmon resonanceNitric acidHydrogen peroxideAqueous solutionAdsorptionHydroxideMaterials sciencePlasmonNanotechnologyChemistryAnalytical Chemistry (journal)Inorganic chemistryChemical engineeringOptoelectronicsOrganic chemistryNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors report the impact of common cleaning methods on the stability of gold nanohole arrays used as extraordinary optical transmission surface plasmon resonance sensors. Their optical sensitivity, physical structure, and surface contamination levels were measured before and after multiple cycles of monolayer adsorption and removal with various wet chemicals (sulfochromic acid, piranha, or ammonium hydroxide: hydrogen peroxide) and dry oxygen plasma etchants. While these oxidative chemical and plasma etches remove organic monolayers and other contaminants, the oxidation and associated heating also damages the gold nanostructures to varying degrees. The authors observed decreases in the arrays' optical sensitivities via changes in the shapes and positions of their surface plasmon resonance peaks. The optimum recycling process was a room temperature, aqueous ammonium hydroxide: hydrogen peroxide treatment (15 min) commonly referred to as Radio Corporation of America Clean 1, followed by immersion in dilute nitric acid (0.1M, 30 min). This method was effective at removing an alkanethiol self-assembled monolayer of 11-mercaptoundecanoic acid; after six recycles, no loss in optical sensitivity was detected with minimal changes in the gold film thickness (−10%), hole area (−10%), and hole circularity (+6%).

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 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 enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations7
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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