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Enregistrement W2952829290 · doi:10.3389/fchem.2019.00440

Latent Fingermark Imaging by Single-Metal Deposition of Gold Nanoparticles and Surface Enhanced Raman Spectroscopy

2019· article· en· W2952829290 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

RevueFrontiers in Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueForensic Fingerprint Detection Methods
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRaman spectroscopyMaterials scienceSurface-enhanced Raman spectroscopyLuminescenceNanoparticleColloidal goldNanotechnologySubstrate (aquarium)SpectroscopyRaman scatteringOptoelectronicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In forensic science, there is a high demand for a technique that allows the revelation of fingermarks invisible to the naked eye as well as the chemical information they contain. Here, we present a feasibility study consisting of using both the luminescence enhanced by surface plasmon of gold nanoparticles, and the surface enhanced Raman spectroscopy signal of fingermark chemical components to image latent fingermarks. A latent fingermark deposited on a transparent glass substrate was visually revealed using single-metal deposition employing gold nanoparticles. The resulting enhanced luminescence was monitored over a developed area of the latent fingermark, displaying light regions of 200-400 μm, corresponding to the fingermark ridges. The Raman signal of the fingermark's chemical components was enhanced into a measurable signal. Imaging those Raman peaks revealed the ridges pattern, attesting to the potential of our method. Since SMD is an end-of-sequence revelation technique for which further enhancement techniques do not exist, this work aims at demonstrating the feasibility of the technique in order to apply it on different systems, able to illuminate a complete surface of a few cm, and thus capable of both detecting contaminants in LFM and imaging features of the size of a complete LFM.

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 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,474

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,243 · 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