Mapping single‐molecule SERRS from Langmuir–Blodgett monolayers on nanostructured silver island films
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To explore the breakdown of ensemble averaging as the single molecule regime is approached, spatial mapping of surface‐enhanced resonance Raman scattering (SERRS) intensities was employed in the study of mixed dye–fatty acid Langmuir–Blodgett (LB) monolayers deposited on nanostructured Ag island films. By variation of the ratio of the two components in the films, the effects of dye concentration, on both SERRS spectra and LB monolayer architecture, were explored down to the single‐molecule level. Insight was gained into the nature of areas of intense local electromagnetic field strength (i.e. ‘hot spots’) that provide enormous enhancement of Raman signals, and their wavenumber of occurrence on nanostructured Ag island films. These enhancing films were further characterized by UV–visible surface plasmon absorbance and atomic force microscopy. The target analyte employed in this work, n ‐pentyl‐5‐salicylimidoperylene, was dispersed in monolayers of arachidic acid on Ag nanostructured films for single point and 2D mapping SERRS experiments. The optical characterization of this dye was completed with solution‐phase molecular absorption and fluorescence, in addition to monolayer resonance Raman scattering (RRS). Single‐molecule SERRS mapping results suggest that electromagnetic hot spots on Ag island films are in fact highly localized on the nanoscale, corresponding to relatively few molecular sites, and hence also stress the rarity of coincidence between hot spots and single isolated molecules as a key consideration in ultrasensitive SERRS measurements of this type. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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