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Enregistrement W2127489443 · doi:10.1002/andp.201200149

Plasmonics and single‐molecule detection in evaporated silver‐island films

2012· article· en· W2127489443 sur OpenAlexafffund
Golam Moula, Rogelio Rodríguez–Oliveros, Pablo Albella, José A. Sánchez‐Gil, Ricardo F. Aroca

Notice bibliographique

RevueAnnalen der Physik · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPlasmonSurface plasmon resonanceMaterials scienceRaman scatteringLocalized surface plasmonSubstrate (aquarium)Raman spectroscopySurface plasmonResonance (particle physics)Layer (electronics)MoleculeMolecular physicsNanotechnologyOptoelectronicsOpticsNanoparticleChemistryAtomic physicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The plasmonic origin of surface‐enhanced Raman scattering (SERS) leads to the concept of hotspots and plasmon coupling that can be realized in the interstitial regions, or on specially engineered, silver and gold nanostructures. It is also possible to achieve spatial locations of high local field or hotspots on silver‐island films (SIF) allowing single‐molecule detection (SMD). When a single monomolecular layer coating the SIFs contains dye molecules dispersed in it, single‐molecule impurities, (with an average of one hundred dye molecules in 1 µm 2 , which is the field of view of the micro‐Raman system), SMD is observed as a rare statistical event. Here, the SMD results for silver‐island films are presented, with the same nominal mass thickness, but differing in the localized surface plasmon resonance that is a function of the temperature of substrate during deposition. A blue‐shifted plasmon can be seen as a decrease in plasmon coupling for deposition at higher temperature. A simple two‐particle model for localized plasmon resonance coupling calculations, including the shape and substrate effects seems to explain the trend of observations.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,324

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations15
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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