Exploiting Anisotropy of Plasmonic Nanostructures with Polarization Modulation Infrared Linear Dichroism Microscopy (µPM‐IRLD)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Metallic nanostructures that exhibit plasmon resonances in the mid‐infrared range are of particular interest for a variety of optical processes where the infrared excitation and/or emission can be enhanced. This plasmon‐mediated enhancement can potentially be used toward highly sensitive detection of an analyte(s) by techniques such as surface‐enhanced infrared absorption (SEIRA). To maximize the SEIRA enhancement, it is necessary to prepare highly tuned plasmonic resonances over a defined spectral range that can span over several microns. Noteworthy, nanostructures with anisotropic shapes exhibit multiple resonances that can be exploited by controlling the polarization of the input light. This study demonstrates the role of polarization‐modulation infrared linear dichroism coupled to microscopy measurements (µPM‐IRLD) as a powerful means to explore the optical properties of anisotropic nanostructures. Quantitative µPM‐IRLD measurements are conducted on a series of dendritic fractals as model structures to explore the role of structural anisotropy on the resulting surface‐enhanced infrared absorption and sensing application. Once functionalized with an analyte, the µPM‐IRLD SEIRA results highlight that it is possible to selectively enhance further vibrational modes of analytes making use of the structural anisotropy of the metallic nanostructure.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle