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Enregistrement W2994266373 · doi:10.1007/s13320-019-0576-3

Design of a Plasmonic Platform to Improve the SERS Sensitivity for Molecular Detection

2019· article· en· W2994266373 sur OpenAlexafffund
Chahinez Dab, Reji Thomas, Andreas Ruëdiger

Notice bibliographique

RevuePhotonic Sensors · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCMC Microsystems
Mots-clésPlasmonMultiphysicsRaman spectroscopyMaterials scienceSensitivity (control systems)Polarization (electrochemistry)Surface-enhanced Raman spectroscopyStackingNanotechnologyOptoelectronicsOpticsFinite element methodElectronic engineeringRaman scatteringEngineeringPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We suggested a plasmonic platform based on a cubic pattern of gold spheres for surface enhanced Raman spectroscopy (SERS). In the case of linear polarization along the symmetry axes, the SERS enhancement per area is identical to hexagonally patterned surfaces. The validity of this model was tested using the simulation package of COMSOL Multiphysics® Modeling Software. We found an improved sensitivity in the near infrared and visible region of the electromagnetic spectrum. This method considered tolerance towards stacking faults and suggested a plasmonic platform for ultra-sensing applications. The design can be extended towards the molecular detection if the proposed plasmonic platform is used with 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)0,001
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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