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Enregistrement W2128856790 · doi:10.1021/jp3010597

Side-by-Side Assembly of Gold Nanorods Reduces Ensemble-Averaged SERS Intensity

2012· article· en· W2128856790 sur OpenAlexafffund
Anna Lee, Aftab Ahmed, Diego P. dos Santos, Neil Coombs, Jai Il Park, Reuven Gordon, Alexandre G. Brolo, Eugenia Kumacheva

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNanorodPlasmonMaterials scienceColloidal goldNanoparticleRaman scatteringCluster (spacecraft)Electric fieldRaman spectroscopyNanotechnologySurface-enhanced Raman spectroscopyPlasmonic nanoparticlesOptoelectronicsChemical physicsOpticsChemistryPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is generally expected that aggregates of metal nanoparticles are more efficient surface-enhanced Raman scattering (SERS) probes than individual nanoparticles, due to the enhancement of the electric field in the interparticle gaps. We show that, for asymmetric nanoparticles, such as gold nanorods (NRs), this is not always the case: the plasmonic behavior of NRs depends on the mutual orientation of the NRs in the ensemble. We report the results of experimental studies and theoretical analysis of the optical properties of clusters of side-by-side assembled gold NRs. Ensemble-averaged SERS spectroscopy showed a reduction in SERS intensity. Comprehensive finite-difference time-domain simulations showed a reduction of electric field intensity as the number of NRs per cluster increased. This is due to destructive interference as the radial component of the surface plasmon modes of the NRs in the cluster interact with each other. The present work expands our understanding of the configuration-specific optical behavior of asymmetric gold nanoparticles. Furthermore, it offers guidance toward the “design rules” for the development of colloidal NR systems for sensing applications.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations80
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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