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Enregistrement W2809395213 · doi:10.3390/photonics5030015

Improved Magneto-Optic Surface Plasmon Resonance Biosensors

2018· article· en· W2809395213 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuePhotonics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesMitacsYork UniversityCMC Microsystems
Mots-clésMaterials scienceSurface plasmon resonanceBiosensorOptoelectronicsPlasmonWavelengthSurface plasmonBilayerPhotonicsOpticsNanotechnologyNanoparticleChemistryMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The magneto-optic (MO) characteristics and sensing performance of noble metal (Ag, Au, Cu) or transition metal (Fe, Ni, Co) single layers and Ag/Co or Au/Co bilayers have been studied and compared in both the standard plasmonic and MO plasmonic configurations at two different wavelengths (632.8 nm and 785 nm) and in two different sensing media (air and water). The sensing performance is found to be medium-specific and lower in biosensor-relevant water-based media. The sensitivities of MO-SPR sensors is found to be superior to SPR sensors in all cases. This enhancement in sensitivity means the detection limit of this class of transducers can be substantially improved by tuning Au/Co layer thickness, wavelength, and incident angle of optical radiation. The optimized bilayer showed an enhancement in sensitivity by over 30× in air and 9× in water as compared to the conventional Au SPR configuration. Notably, the best performance is 3× above that of MO-SPR sensors coupled to a photonic crystal previously reported in the literature and is found when the ferromagnetic layer is furthest from the sensing medium, as opposed to typical MO-SPR configurations. This proposed structure is attractive for next-generation biosensors.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,728
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · 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