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Enregistrement W1996770166 · doi:10.1021/jp806785u

Localized Raman Enhancement from a Double-Hole Nanostructure in a Metal Film

2008· article· en· W1996770166 sur OpenAlexaff
Marcos J. L. Santos, Emerson M. Girotto, Alexandre G. Brolo, Reuven Gordon

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhodamine 6GMaterials scienceNanostructureRaman scatteringPolarization (electrochemistry)Raman spectroscopyMoleculeOpticsFocused ion beamRhodamineMolecular physicsOptoelectronicsIonNanotechnologyChemistryFluorescencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An isolated double-hole indentation, with concentric rings, in a metal film was used to obtain highly localized surface-enhanced Raman scattering (SERS) from regions much smaller than the optical wavelength. The structure was created by a focused ion beam (FIB) milling partially through the 100 nm thick gold film to a depth of 50 nm. Significant SERS enhancement was observed for both oxazine 720 and rhodamine 6G. The SERS was polarization-dependent because of the biaxial symmetry of the double-hole at the apexes where the indentations overlap; these apexes were responsible for the strong subwavelength focusing. The finite-difference time-domain method was used to calculate the electromagnetic field of the nanostructure, and it showed strong polarization-dependent focusing, in agreement with the experimentally observed SERS enhancement. On the basis of these calculations, it is estimated that the 60% polarization-dependent SERS enhancement is the result of only ∼1300 molecules in the region of the apexes, and it is estimated that the limit of detection is 20 molecules for the best-case configuration. This work is an important step toward single-molecule SERS from tailored nanostructures designed for predictable field enhancement.

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 seuil0,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations62
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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