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Enregistrement W2088367346 · doi:10.1366/000370203322005337

Surface-Enhanced Resonance Raman Scattering: Single-Molecule Detection in a Langmuir—Blodgett Monolayer

2003· article· en· W2088367346 sur OpenAlexaff
Carlos José Leopoldo Constantino, Tibebe Lemma, Patrícia Alexandra Antunes, Paul J. G. Goulet, Ricardo F. Aroca

Notice bibliographique

RevueApplied Spectroscopy · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonolayerLangmuir–Blodgett filmRaman scatteringArachidic acidRaman spectroscopyChemistryMoleculeAnalytical Chemistry (journal)FluorescenceResonance (particle physics)LangmuirPhysical chemistryAdsorptionOrganic chemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surface-enhanced resonance Raman scattering (SERRS) is used for single-molecule detection from spatially resolved 1-microm2 sections of a Langmuir-Blodgett (LB) monolayer deposited onto a Ag film. The target molecule, bis (benzimidazo) thioperylene (BZP), is dispersed in an arachidic acid monomolecular layer containing one BZP molecule per microm2, which is also the probing area of the Raman microscope. For concentrated samples (attomole quantities in the field of view), average SERRS, surface-enhanced fluorescence (SEF), and Raman imaging, including line mapping and global images at different temperatures, were recorded. Single-molecule SERRS spectra, obtained using an LB monolayer, present changes in bandwidth and relative intensities, highlighting the properties of single-molecule SERRS that are lost in average SERRS measurements of mixed LB monolayers obtained at the same temperatures. Also, the dilute system phenomenon of blinking is discussed with regard to results obtained from LB monolayers. The dilution process used in the single-molecule LB SERRS work is independently supported by fluorescence results obtained from very dilute solutions with monomer concentrations down to 10(-12) M.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,710

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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations18
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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