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Enregistrement W2318025824 · doi:10.1021/jp5025069

Surface Plasmon Resonances in Oriented Silver Nanowire Coatings on Optical Fibers

2014· article· en· W2318025824 sur OpenAlexaff
Jean-Michel Renoirt, Marc Debliquy, Jacques Albert, Anatoli Ianoul, Christophe Caucheteur

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesWaalse Gewest
Mots-clésMaterials scienceNanowireCladding (metalworking)Surface plasmon resonanceRefractive indexOptical fiberLocalized surface plasmonOpticsSurface plasmonOptoelectronicsCoatingPlasmonNanoparticleNanotechnologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silver nanowires 1–3 μm in length and diameters of 0.04–0.05 μm were synthesized by a polyol process and deposited on a single mode optical fiber with the Langmuir–Blodgett technique. For nanowire surface coverage of ∼40% and partial orientation of their long axis obtained by controlling the deposition parameters, the optical properties of the nanowire coating become identical to those of a uniform metal coating obtained by sputtering or evaporation. Excitation of the nanowires by the polarized evanescent field of fiber cladding modes at near-infrared wavelengths near 1.5 μm results in surface plasmon-like resonances in the transmission spectrum of the optical fiber. The polarization-dependent loss (PDL) spectrum of the tilted fiber Bragg grating used to excite the cladding modes shows a pronounced characteristic dip indicative of a plasmon resonance for radially polarized light waves and complete shielding of light for azimuthally polarized light. The PDL dip shifts at a rate of 650 nm/(refractive index unit) when the surrounding refractive index is changed, a 10-fold increase compared to uncoated fiber gratings and similar to that of uniform metal coated gratings. The advantage of the nanowire approach is to provide a much increased contact surface area for biomolecular recognition-based immunosensing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations49
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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