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Enregistrement W2110542506 · doi:10.1021/ja404345s

Asymmetric Silver “Nanocarrot” Structures: Solution Synthesis and Their Asymmetric Plasmonic Resonances

2013· article· en· W2110542506 sur OpenAlexaff
Hongyan Liang, David Rossouw, Haiguang Zhao, Scott K. Cushing, Honglong Shi, Andreas Korinek, Hongxing Xu, Federico Rosei, Wenzhong Wang, Nianqiang Wu, Gianluigi A. Botton, Dongling Ma

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensMcMaster UniversityInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryPlasmonRefractive indexDipoleAnisotropyElectron energy loss spectroscopyResonance (particle physics)Molecular physicsSurface plasmon resonanceSpectroscopyCondensed matter physicsOpticsAtomic physicsNanotechnologyMaterials scienceTransmission electron microscopyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Here we report the wet-chemical synthesis of asymmetric one-dimensional (1D) silver "nanocarrot" structures that exhibit mixed twins and stacking fault domains along the <111> direction. Oriented attachment is the dominant mechanism for anisotropic growth. Multipolar plasmon resonances up to fourth order were measured by optical extinction spectroscopy and electron energy-loss spectroscopy (EELS) and are in agreement with theoretical calculations. Compared with those of symmetric 1D nanostructures of similar length, the dipole modes of the nanocarrots show a clear red shift, and the EELS maps show an asymmetric distribution of the resonant plasmonic fields and a compression of the resonance node spacing toward the tail. In addition, increasing the length of the nanocarrots causes an increase in the intensity and a steady red shift of the longitudinal surface plasmon resonance peaks. The silver nanocarrots also show very high sensitivity to the refractive index of their environment (890 ± 87 nm per refractive index unit).

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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations48
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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