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Enregistrement W2912733744 · doi:10.1039/c8nr09731c

An aligned octahedral core in a nanocage: synthesis, plasmonic, and catalytic properties

2019· article· en· W2912733744 sur OpenAlexafffund
Evgeniia M. Khairullina, Kseniia Mosina, Rachelle M. Choueiri, Andre Philippe Paradis, Ariel A. Petruk, Germán Sciaini, Elena F. Krivoshapkina, Anna Lee, Aftab Ahmed, Anna Klinkova

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensRegional Municipality of WaterlooUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCalifornia State University Long BeachRussian Science FoundationUniversity of Waterloo
Mots-clésNanocagesOctahedronMaterials scienceCatalysisCore (optical fiber)PlasmonNanotechnologyChemical engineeringCrystallographyChemistryOptoelectronicsComposite materialCrystal structureOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plasmonic metal nanostructures with complex morphologies provide an important route to tunable optical responses and local electric field enhancement at the nanoscale for a variety of applications including sensing, imaging, and catalysis. Here we report a high-concentration synthesis of gold core-cage nanoparticles with a tethered and structurally aligned octahedral core and examine their plasmonic and catalytic properties. The obtained nanostructures exhibit a double band extinction in the visible-near infrared range and a large area electric field enhancement due to the unique structural features, as demonstrated using finite difference time domain (FDTD) simulations and confirmed experimentally using surface enhanced Raman scattering (SERS) tests. In addition, the obtained structures had a photoelectrochemical response useful for catalyzing the CO2 electroreduction reaction. Our work demonstrates the next generation of complex plasmonic nanostructures attainable via bottom-up synthesis and offers a variety of potential applications ranging from sensing to catalysis.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,415

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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