MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2713064966 · doi:10.1039/c7cs00203c

Mastering high resolution tip-enhanced Raman spectroscopy: towards a shift of perception

2017· review· en· W2713064966 sur OpenAlexfundno aff
Marie Richard‐Lacroix, Yao Zhang, Zhen‐Chao Dong, Volker Deckert

Notice bibliographique

RevueChemical Society Reviews · 2017
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSpectroscopy Techniques in Biomedical and Chemical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean Cooperation in Science and Technology
Mots-clésRaman spectroscopyPerceptionHigh resolutionSpectroscopyResolution (logic)Materials scienceNanotechnologyOpticsComputer sciencePhysicsPsychologyGeologyRemote sensingArtificial intelligenceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent years have seen tremendous improvement of our understanding of high resolution reachable in TERS experiments, forcing us to re-evaluate our understanding of the intrinsic limits of this field, but also exposing several inconsistencies. On the one hand, more and more recent experimental results have provided us with clear indications of spatial resolutions down to a few nanometres or even on the subnanometre scale. Moreover, lessons learned from recent theoretical investigations clearly support such high resolutions, and vice versa the obvious theoretical impossibility to evade high resolution from a purely plasmonic point of view. On the other hand, most of the published TERS results still, to date, claim a resolution on the order of tens of nanometres that would be somehow limited by the tip apex, a statement well accepted for the past 2 decades. Overall, this now leads the field to a fundamental question: how can this divergence be justified? The answer to this question brings up an equally critical one: how can this gap be bridged? This review aims at raising a fundamental discussion related to the resolution limits of tip-enhanced Raman spectroscopy, at revisiting our comprehension of the factors limiting it both from a theoretical and an experimental point of view and at providing indications on how to move the field ahead. It is our belief that a much deeper understanding of the real accessible lateral resolution in TERS and the practical factors that limit them will simultaneously help us to fully explore the potential of this technique for studying nanoscale features in organic, inorganic and biological systems, and also to improve both the reproducibility and the accuracy of routine TERS studies. A significant improvement of our comprehension of the accessible resolution in TERS is thus critical for a broad audience, even in certain contexts where high resolution TERS is not the desired outcome.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,011
Communication savante0,0050,017
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0060,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,340 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations155
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChemical Society ReviewsMême sujetSpectroscopy Techniques in Biomedical and Chemical ResearchTravaux en français237 207