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Enregistrement W2045875768 · doi:10.1039/c3nr04002j

Tuning the 3D plasmon field of nanohole arrays

2013· article· en· W2045875768 sur OpenAlexaff
Maxime Couture, Yuzhang Liang, Hugo-Pierre Poirier Richard, Rita Faid, Wei Peng, Jean‐François Masson

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlasmonMaterials scienceSurface plasmon resonanceSurface plasmonOpticsFinite-difference time-domain methodGratingRaman scatteringSurface plasmon polaritonLocalized surface plasmonOptoelectronicsWavelengthNanophotonicsRaman spectroscopyNanotechnologyNanoparticlePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modern photonics is being revolutionized through the use of nanostructured plasmonic materials, which confine light to sub-diffraction limit resolution providing universal, sensitive, and simple transducers for molecular sensors. Understanding the mechanisms by which light interacts with plasmonic crystals is essential for developing application-focussed devices. The strong influence of grating coupling on electromagnetic field distribution, frequency and degeneracy of plasmon bands has now been characterized using hexagonal nanohole arrays. An equation for nanohole arrays was derived to demonstrate the strong influence of incidence and rotation angle on optical properties of 2D plasmonic crystals such as nanohole arrays. Consequently, we report experimental data that are in strong agreement with finite difference time-domain (FDTD) simulations that clearly demonstrate the influence of the grating coupling conditions on the optical properties (such as plasmon degeneracy and bandwidth), and on the distribution of the plasmon field around nanohole arrays (including tuneable penetration depths and highly localized fields). The tuneable 3D plasmon field allowed for controlled sensing properties and by increasing the angle of incidence to 30 degrees, the resonance wavelength was tuned from 1000 to 600 nm, and the sensitivity was enhanced by nearly 300% for a protein assay using surface plasmon resonance (SPR) and by 40% with surface-enhanced Raman scattering (SERS) sensors.

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)0,000
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 enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations85
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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