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Enregistrement W2584152693 · doi:10.1039/c6nr08773f

Multiscale modeling of plasmonic enhanced energy transfer and cavitation around laser-excited nanoparticles

2017· article· en· W2584152693 sur OpenAlexaff
Adrien Dagallier, Étienne Boulais, Christos Boutopoulos, R. Lachaine, Michel Meunier

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMinerals Flotation and Separation Techniques
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePlasmonNanomedicineNanotechnologyNanoparticleLaserNanomaterialsShadowgraphExcited stateOptoelectronicsOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanoscale bubbles generated around laser-excited metallic nanoparticles are promising candidates for targeted drug and gene delivery in living cells. The development of new nanomaterials for efficient nanobubble-based therapy is however limited by the lack of reliable computational approaches for the prediction of their size and dynamics, due to the wide range of time and space scales involved. In this work, we present a multiscale modeling framework that segregates the various channels of plasmon de-excitation and energy transfer to describe the generation and dynamics of plasmonic nanobubbles. Detailed comparison with time-resolved shadowgraph imaging and spectroscopy data demonstrates that the bubble size, dynamics, and formation threshold can be quantitatively predicted for various types of nanostructures and irradiation parameters, with an error smaller than the experimental uncertainty. Our model in addition provides crucial physical insights into non-linear interactions in the near-field that should guide the experimental design of nanoplasmonic materials for nanobubble-based applications in nanomedicine.

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 enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,311

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations42
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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