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Enregistrement W2090814266 · doi:10.1021/la801697u

Raman Enhancement of Azobenzene Monolayers on Substrates Prepared by Langmuir−Blodgett Deposition and Electron-Beam Lithography Techniques

2008· article· en· W2090814266 sur OpenAlexaff
Nicolas Marquestaut, Amanda L. Martin, David Talaga, Laurent Servant, Serge Ravaine, Stéphane Reculusa, Dario M. Bassani, Elizabeth R. Gillies, François Lagugné‐Labarthet

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLangmuir–Blodgett filmRaman spectroscopyMonolayerMaterials scienceElectron-beam lithographyAzobenzenePlasmonNanostructureLithographyOptoelectronicsOpticsNanotechnologyResistPolymerLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanostructured metallic platforms for Raman enhancement were fabricated using Langmuir-Blodgett and electron beam (e-beam) lithography techniques. The gold platforms were inscribed on thin glass slides with the purpose of using them in a transmission geometry experimental setup under a confocal microscope. The plasmon frequency of the gold nanostructures was determined in the visible-near-infrared range for various pattern sizes prepared by Langmuir-Blodgett transfer and e-beam lithography. The surface Raman enhancement factors were determined for a monolayer of azobenzene molecules adsorbed on gold through thiol bonding and compared for both LB transfer and e-beam samples for nanostructures of comparable geometries.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,371

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,229
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

Citations71
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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