Luminescent Capillary‐Based Whispering Gallery Mode Sensors: Crossing the Lasing Threshold
Notice bibliographique
Résumé
Silicon nanocrystals (Si NCs) present many advantages for sensor applications, including relatively bright and stable luminescence, low‐to‐negligible toxicity, and high physical and chemical robustness. In this work, the efforts in creating capillary‐based sensors from smooth films of oxide‐embedded SiNCs are summarized, and their responses to dye‐doped polymer films are compared. The main method is to form sub‐micrometer luminescent coatings on microcapillary channel walls. The coating must have a high index of refraction so that it can support the luminescence whispering gallery modes (WGMs) which propagate through the film and extend into the channel medium. Using Si NCs, a general refractometric sensing and the detection of layer‐by‐layer polyelectrolyte deposition on the capillary channel are demonstrated. The Si NC sensors are exceptionally robust and can be cleaned and re‐used multiple times. The main limitation of the method currently involves the relatively slow detection (requiring typically more than 20 s per collected luminescence spectrum) due to the low light levels associated with the Si NC luminescence. Finally, our most recent work is discussed, which aims to extend the luminescent capillary sensor into the lasing regime.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».