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Enregistrement W2802705885 · doi:10.1093/jmicro/dfy010

Correlative electron energy loss spectroscopy and cathodoluminescence spectroscopy on three-dimensional plasmonic split ring resonators

2018· article· en· W2802705885 sur OpenAlexafffund
Isobel C. Bicket, Edson P. Bellido, Sophie Meuret, Albert Polman, Gianluigi A. Botton

Notice bibliographique

RevueMicroscopy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésElectron energy loss spectroscopyCathodoluminescencePlasmonSpectroscopyScanning electron microscopeMaterials scienceSplit-ring resonatorNanostructureResonatorSurface plasmonMolecular physicsScanning transmission electron microscopyElectronDipoleTransmission electron microscopyOpticsChemistryOptoelectronicsNanotechnologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the surface plasmon resonance modes in three-dimensional (3D) upright split ring resonators (SRR) as studied by correlative cathodoluminescence (CL) spectroscopy in a scanning electron microscope (SEM) and electron energy loss spectroscopy (EELS) in a transmission electron microscope. We discuss the challenges inherent in studying the plasmon modes of a 3D nanostructure and how meeting these challenges benefits from the complementary use of EELS and SEM-CL. With the use of EELS, we detect a strong first order mode in the SRR; with comparison to simulations, we are able to identify this as the well-known magnetic dipole moment of the SRR. Combining the EELS spectra with SEM-CL on the same structure reveals the higher order modes present in this 3D nanostructure, which we link to the coupling and hybridization of rim modes present in the two upright hollow pillars of the split ring.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,247 · 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'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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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