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Enregistrement W2131036358 · doi:10.1021/am505434u

Tunable Polymer Brush/Au NPs Hybrid Plasmonic Arrays Based on Host–guest Interaction

2014· article· en· W2131036358 sur OpenAlexaff
Liping Fang, Yunfeng Li, Zhaolai Chen, Wendong Liu, Junhu Zhang, Siyuan Xiang, Huaizhong Shen, Zibo Li, Bai Yang

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceColloidal goldNanotechnologyAtom-transfer radical-polymerizationNanoparticlePolymerPolymer brushMethacrylateLithographySurface plasmon resonancePlasmonPolymerizationOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fabrication of versatile gold nanoparticle (Au NP) arrays with tunable optical properties by a novel host-guest interaction are presented. The gold nanoparticles were incorporated into polymer brushes by host-guest interaction between β-cyclodextrin (β-CD) ligand of gold nanoparticles and dimethylamino group of poly(2-(dimethylamino)ethyl methacrylate) (PDMAEMA). The gold nanoparticle arrays were prepared through the template of PDMAEMA brush patterns which were fabricated combining colloidal lithography and surface-initiated atom-transfer radical polymerization (SI-ATRP). The structure parameters of gold nanoparticle patterns mediated by polymer brushes such as height, diameters, periods and distances, could be easily tuned by tailoring the etching time or size of colloidal spheres in the process of colloidal lithography. The change of optical properties induced by different gold nanoparticle structures was demonstrated. The direct utilization of PDMAEMA brushes as guest avoids a series of complicated modification process and the PDMAEMA brushes can be grafted on various substrates, which broaden its applications. The prepared gold naoparticle arrays are promising in applications of nanosensors, memory storage and surface enhanced spectroscopy.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,007

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,234 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations18
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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