Effective medium theories in surface enhanced infrared spectroscopy: The pentacene example
Notice bibliographique
Résumé
Effective medium theory (EMT) is a semiempirical approach developed to predict the response properties of composites. In particular, EMT has been applied to the study of rough metal surfaces that can enhance the absorption of electromagnetic radiation in the infrared [surface-enhanced infrared absorption (SEIRA) or in the visible (surface-enhanced visible]. The application of EMT provides a formalism to simulate the effective dielectric function of the inhomogeneous medium, for instance, of metal-organic thin films. The EMT is widely applied when the dimensions of the inhomogeneties (granular components in the mixed film) are smaller than the wavelength of the incident radiation. The computational approach to SEIRA using EMT, and the experimental SEIRA results for pentacene are presented here. First, enhancement factors are calculated using EMT method for pentacene on Ag, Cu, and Sn. Vibrational intensities for each symmetry species are obtained using DFT B3LYP at the 6-31G(d) level of theory. Second, from the set of experimental data provided by reflection- absorption infrared (RAIRS) and transmission FT-IR spectra of a 15 nm pentacene film evaporated onto reflecting and IR transparent support substrates, respectively, the molecular orientation and the interpretation of the observed spectra in conformity with the surface selection rules was extracted. The interpretation of the pentacene SEIRA spectra of a 15 nm pentacene film on silver and tin islands is presented and its compliance with surface selection rules is discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».