MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2085623764 · doi:10.1021/jp070906s

Nanoimprinted SERS-Active Substrates with Tunable Surface Plasmon Resonances

2007· article· en· W2085623764 sur OpenAlexaff
Ramón A. Álvarez‐Puebla, Bo Cui, Juan-Pablo Bravo-Vasquez, Teodor Veres, Hicham Fenniri

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensNational Institute for NanotechnologyUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanotopographyMaterials scienceNanoimprint lithographyPlasmonSubstrate (aquarium)NanolithographySurface plasmonOptoelectronicsNanotechnologyLocalized surface plasmonChemical vapor depositionSurface plasmon polaritonNanoparticleSurface plasmon resonance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanoimprint lithography and physical vapor deposition were combined to fabricate large-area homogeneously patterned SERS-active substrates with tunable surface plasmon resonances. The plasmon shift observed was connected to the surface nanotopography since (a) the SERS-active nanoparticles on all the substrates investigated were shown to be chemically and structurally similar and (b) the SERS spectra of the analyte investigated were essentially identical for all samples. In addition, the tunability of surface nanotopography was shown to boost the SERS effect via optimal coupling between the substrate's SPR and the incident laser line.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations189
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Physical Chemistry CMême sujetGold and Silver Nanoparticles Synthesis and ApplicationsTravaux en français237 207