MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2031327422 · doi:10.1155/2009/713641

Rigorous Coupled‐Wave Analysis of Surface Plasmon Enhancement from Patterned Immobilization on Nanogratings

2009· article· en· W2031327422 sur OpenAlexafffund
Xuyen D. Hoa, Maryam Tabrizian, Andrew G. Kirk

Notice bibliographique

RevueJournal of Sensors · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésBiosensorSurface plasmon resonanceGratingMaterials scienceSurface plasmonPlasmonDispersion (optics)OpticsNanostructureLocalized surface plasmonSurface plasmon polaritonAbsorption (acoustics)AnalyteOptoelectronicsNanotechnologyChemistryNanoparticleComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We numerically evaluate the optical response of a Kretschmann surface plasmon resonance (SPR) biosensor featuring metallic nanogratings and patterned immobilization of surface receptors. Parameters are chosen such that the biosensor is operated near the generated bandgap of the surface plasmon dispersion. In this paper, we demonstrate that the sensitivity can be increased by concentrating the surface receptors and adsorbed analytes on regions where the field intensity is the greatest. Specifically, a surface presenting receptors on the grating mesas is shown to be twice as sensitive as that of a uniformly functionalized corrugated surface. The grating geometries are also studied; it is found that higher aspect ratio features show increased SPR response. The analysis differs from existing studies of enhanced SPR as the sensitivity improvement originating from the concentration and mapping of surface receptors to the plasmon field distribution is studied rather than the absorption or scattering enhancement effect of the nanostructures.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 GPT0,245
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of SensorsMême sujetPlasmonic and Surface Plasmon ResearchTravaux en français237 207