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Enregistrement W2057405910 · doi:10.1021/jp808839f

Multitip-Localized Enhanced Raman Scattering from a Nanostructured Optical Fiber Array

2008· article· en· W2057405910 sur OpenAlexaff
Valérie Guieu, David Talaga, Laurent Servant, Nešo Šojić, François Lagugné‐Labarthet

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésRaman spectroscopyMaterials scienceRaman scatteringNanostructureOptical fiberFiberOpticsMonolayerOptoelectronicsNanotechnologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An optical fiber bundle composed of ∼6000 individual 3 μm core diameter fibers has been chemically etched to form a regular array of sharp tips, resulting in the confinement of the light reaching the tip apexes of the fibers as demonstrated by near-field optical microscopy. After coating this nanostructure with a gold thin film (30 nm thick), spatially resolved Raman experiments have been performed to detect a benzenethiol monolayer adsorbed on the covering gold film. High intensity Raman spectra were observed and localized at the extremities of the tips, demonstrating a surface enhanced Raman scattering (SERS) effect induced by the strong curvature of the metallized tip apexes. The Raman enhancement factor of the nanostructure has been investigated and an average enhancement factor of 2.7 × 10 4 was measured. This opens new avenues for the use of such optical fibers for in situ and endoscopic Raman measurements on complex systems.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,600

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations38
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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