Notice bibliographique
Résumé
We investigate the functioning of a monolithically integrated surface plasmon resonance (SPR) device comprising a metal coated dielectric layer deposited atop a luminescence emitting quantum well (QW) wafer. The device takes advantage of the uncollimated and incoherent emission of QWs. The light modulations in the far field, where the surface plasmons are extracted by a grating, have been calculated for a continuum of energies and wavevectors injected by the substrate. We discuss the results of our calculations based on a tensorial rigorous coupled-wave analysis aimed at the full description of SPR coupling in QW semiconductor-based architectures, designed for biosensing applications. The surface roughness induced by various nanofabrication methods is also studied, given that it is one of the main limiting factors in diffraction-based SPR sensing. This aspect is studied for thin film microstructures operating in the visible and near-infrared spectral regions. The surface roughness and dielectric values for various deposition rates of very thin Au films are examined. We finally introduce a novel experimental method for direct mapping of the electromagnetic (EM) wave dispersion that enabled us monitoring of a massive amount of light-scattering related information. We present the results of far field measurements of the complete 3D dispersion relation of a SPR effect induced by this nanodevice. The quasi-real time method is applied for tracking SPR directly in the E(k) space. Those additional dimensions, measured with scalable tracking precision, reveal anisotropic surficial interactions and provide spectroscopic response for SPR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».