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Enregistrement W2789837234 · doi:10.1039/c7nr08979a

Large-scale dewetting assembly of gold nanoparticles for plasmonic enhanced upconversion nanoparticles

2018· article· en· W2789837234 sur OpenAlexaff
Christian Clarke, Deming Liu, Fan Wang, Yongtao Liu, Chaohao Chen, Cuong Ton‐That, Xiaoxue Xu, Dayong Jin

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLuminescence Properties of Advanced Materials
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilAustralian SynchrotronAustralian Government
Mots-clésDewettingNanoparticleMaterials scienceColloidal goldNanotechnologyPlasmonPhoton upconversionPlasmonic nanoparticlesScale (ratio)OptoelectronicsThin filmLuminescence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plasmonic nanostructures have been broadly investigated for enhancing many photophysical properties of luminescent nanomaterials. Precisely controlling the distance between the plasmonic nanostructure and the luminescent material is challenging particularly for the large-scale production of individual nanoparticles. Here we report an easy and reliable method for the large-scale dewetting of plasmonic gold nanoparticles onto core-shell (CS) upconversion nanoparticles (UCNPs). A commensurate NaYF4 shell with a thickness between 5 nm and 15 nm is used as a tunable spacer to control the distance between the UCNP and the plasmonic gold nanoparticles. The upconversion emission intensity of single gold decorated core-inert shell (Au-CS) UCNPs is quantitatively characterized using a scanning confocal microscope. The results demonstrate the highest feasible enhancement of upconversion emission and a record reduction in lifetime for UCNPs fabricated in this manner. The Au-CS UCNPs are further investigated by simulation and synchrotron near edge X-ray absorption fine structure (NEXAFS) analysis.

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)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,829

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations43
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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