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Enregistrement W2043193109 · doi:10.1364/oe.22.009604

Effect of surface roughness on self-assembled monolayer plasmonic ruler in nonlocal regime

2014· article· en· W2043193109 sur OpenAlexafffund
Ghazal Hajisalem, Ryan M. Gelfand, Reuven Gordon

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials sciencePlasmonMonolayerSurface plasmon resonanceOpticsSurface finishRaman spectroscopySurface roughnessChemical-mechanical planarizationRaman scatteringSurface plasmon polaritonResonance (particle physics)WavelengthSaturation (graph theory)Surface plasmonOptoelectronicsNanotechnologyNanoparticlePhysicsAtomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, self-assembled monolayers (SAMs) have been used for plasmonic rulers to measure the nonlocal influence on the Au nanoparticle - metal film resonance wavelength shift and probe the ultimate field enhancement. Here we examine the influence of surface roughness on this plasmonic ruler in the nonlocal regime by comparing plasmonic resonance shifts for as-deposited and for ultra-flat Au films. It is shown that the resonance shift is larger for ultra-flat films, suggesting that there is not the saturation from nonlocal effects previously reported for the spacer range from 0.7 nm to 1.6 nm. We attribute the previously reported saturation to the planarization of the as-deposited films by thinner SAMs, as measured here by atomic-force microscopy. This work is of interest both in probing the ultimate limits of plasmonic enhancement with SAMs for applications in Raman and nonlinear optics, but also in the study of SAMs planarization as a function surface roughness.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,232 · 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.

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

Citations39
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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