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Enregistrement W2901039102 · doi:10.1039/c8nr06497k

Appearance of SERS activity in single silver nanoparticles by laser-induced reshaping

2018· article· en· W2901039102 sur OpenAlexafffund
Kamalesh Chaudhari, Tripti Ahuja, Vasanthanarayan Murugesan, Vidhya Subramanian, Mohd Azhardin Ganayee, Thomas Thundat, Thalappil Pradeep

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensAlberta Hospital EdmontonUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaUniversity of Alberta
Mots-clésSilver nanoparticleLaserNanoparticleMaterials scienceNanotechnologyOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report simultaneous plasmonic scattering and Raman spectroscopic observations of single citrate capped silver nanoparticles (AgNPs) which exhibit surface enhanced Raman scattering (SERS) upon meeting specific conditions induced by laser (532 nm) exposure. We show that nanoparticles which are not initially SERS active become SERS active by laser-induced reshaping/reorientation. A set-up developed for these observations enabled in situ high speed time-lapse characterization using plasmonic and Raman spectroscopies in conjunction with dark-field microscopy (DFM). Changes in the AgNPs were confirmed by monitoring plasmonic scattering spectra and DFM images. Time-lapse observations have shown that laser-induced changes in the plasmonic properties of AgNPs resulted in the appearance of SERS. Spectral matching between plasmon resonance and downward molecular vibronic transitions for molecules adsorbed on the surface of plasmonic nanomaterials is attributed to the nanoparticle SERS. We have further shown that the release of silver ions by silver nanoparticles can be the probable reason for their plasmonic changes. Gold nanoparticles inert to such mild (850 μW, 532 nm) laser-induced changes do not exhibit the appearance of SERS.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,362

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)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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