Plasmonic Chirality and Circular Dichroism in Bioassembled and Nonbiological Systems: Theoretical Background and Recent Progress
Notice bibliographique
Résumé
Nature is chiral, thus chirality is a key concept required to understand a multitude of systems in physics, chemistry, and biology. The field of optics offers valuable tools to probe the chirality of nanosystems, including the measurement of circular dichroism, the differential interaction strength between matter and circularly polarized light with opposite helicity. Simultaneously, the use of plasmonic systems with giant light-interaction cross-sections opens new paths to investigate and manipulate systems on the nanoscale. Consequently, the interest in chiral plasmonic and hybrid systems has continually grown in recent years, due to their potential applications in biosensing, polarization-encoded optical communication, polarization-selective chemical reactions, and materials with polarization-dependent light-matter interaction. Experimentally, chiral properties of nanostructures can be either created artificially using modern fabrication techniques involving inorganic materials, or borrowed from nature using bioassembly or biomolecular templating. Herein, the recent progress in the field of plasmonic chirality is summarized, with a focus on both the theoretical background and the experimental advances in the study of chirality in various systems, including molecular-plasmonic assemblies, chiral plasmonic nanostructures, chiral assemblies of interacting plasmonic nanoparticles, and chiral metal metasurfaces and metamaterials. The growth prospects of this field are also discussed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».