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Enregistrement W2102746091 · doi:10.1364/josab.24.002259

Computational study of fluorescence scattering by silver nanoparticles

2007· article· en· W2102746091 sur OpenAlexaff
Mustafa Habib Chowdhury, Stephen K. Gray, James Pond, Chris D. Geddes, Kadir Aslan, Joseph R. Lakowicz

Notice bibliographique

RevueJournal of the Optical Society of America B · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensLumerical Solutions (Canada)
Organismes subventionnairesBasic Energy SciencesNational Center for Research ResourcesNational Institute of General Medical SciencesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Human Genome Research InstituteU.S. Department of Energy
Mots-clésFluorophoreScatteringFluorescenceNanoparticleMaterials scienceOpticsDipoleLight scatteringMolecular physicsPlane waveChemistryPhysicsNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the nature of fluorescence scattering by a radiating fluorophore placed near a metal nanoparticle with the finite-difference time-domain method. Angle-resolved light-scattering distributions are contrasted with those that result when ordinary plane waves are scattered by the nanoparticle. For certain sized nanoparticles and fluorophore dipoles oriented parallel to the metal surface, we find that the highest scattered fluorescence emission is directed back toward the fluorophore, which is very different from plane-wave scattering. The largest enhancements of far-field radiation are found when the dipole is oriented normal to the surface. We also examined the effect of the fluorophore on the near field around the particle. The fields can be enhanced or quenched compared to the isolated fluorophore and exhibit strong dependence on fluorophore orientation, as well as interesting spatial variations around the nanoparticle.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations50
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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