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Enregistrement W2132013047 · doi:10.1039/c5cp02249e

Surface plasmon enhanced up-conversion from NaYF<sub>4</sub>:Yb/Er/Gd nano-rods

2015· article· en· W2132013047 sur OpenAlexafffund
Peng‐Hui Wang, Zhiqiang Li, Walter J. Salcedo, Zhuo Sun, Sumei Huang, Alexandre G. Brolo

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueOptical Coatings and Gratings
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesBeijing Municipal Science and Technology CommissionNational Natural Science Foundation of ChinaShanghai Science and Technology Development FoundationUniversity of VictoriaScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityNatural Science Foundation of Shanghai
Mots-clésMaterials scienceSurface plasmonExcited stateSurface plasmon resonancePlasmonYttriumAnalytical Chemistry (journal)NanoparticleOpticsOptoelectronicsAtomic physicsChemistryNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The surface plasmons that are enabled by grating coupling in two-dimensional gold nano-particle arrays (AuNPAs) affected the spectral characteristics of the up-conversion (UC) emission from Yb(3+)-Er(3+)-Gd(3+) co-doped sodium yttrium fluoride (NaYF4:Yb/Er/Gd) nano-rods. The red emission of NaYF4:Yb/Er/Gd nano-rods at 660 nm (excited with a 980 nm diode laser) was significantly enhanced by the interaction with the AuNPAs. The geometric characteristics of the gold nanoparticles influenced the position of the surface plasmon resonance, and their near field strengths. The intensity of the red emission normalized versus the green emission reached 1.4, measured against a reference film in the absence of the metallic nanostructures. The lifetime for the green and red emission decreased steadily as the periodicity decreased (relative to the reference), reaching about 6% reduction for the 350 nm AuNPA. A qualitative agreement was obtained between the experimental results and finite difference time domain (FDTD) calculations.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 GPT0,241
Écart entre enseignants0,224 · 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.

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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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