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Enregistrement W2396889572 · doi:10.1021/acs.nanolett.5b02557

Photothermal Electrical Resonance Spectroscopy of Physisorbed Molecules on a Nanowire Resonator

2015· article· en· W2396889572 sur OpenAlexafffund
K. Prashanthi, Arindam Phani, Thomas Thundat

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGas Sensing Nanomaterials and Sensors
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPhotothermal therapyNanowireResonance (particle physics)SemiconductorSpectroscopyMaterials scienceOptoelectronicsInfraredPhotothermal spectroscopyChemistryBand gapMoleculeNanotechnologyAnalytical Chemistry (journal)OpticsAtomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mid-infrared (IR) photothermal spectroscopy of adsorbed molecules is an ideal technique for molecular recognition in miniature sensors with very small thermal mass. Here, we report on combining the photothermal spectroscopy with electrical resonance of a semiconductor nanowire for enhanced sensitivity, selectivity, and simplified readout. Wide band gap semiconductor bismuth ferrite nanowire, by virtue of its very low thermal mass and abundance of surface states in the band gap, facilitates thermally induced charge carrier trapping in the surface states, which affects its electrical resonance response. Electrical resonance response of the nanowire varies significantly depending on the photothermal spectrum of the adsorbed molecules. We demonstrate highly selective detection of mid-IR photothermal spectral signatures of femtogram level molecules physisorbed on a nanowire by monitoring internal dissipation response at its electrical resonance.

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 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations23
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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