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Enregistrement W3008846601 · doi:10.1002/jrs.5855

Observation of propagating surface plasmon polaritons by using functionalized tip‐enhanced Raman spectroscopy

2020· article· en· W3008846601 sur OpenAlexafffund
Chawki Awada, Chahinez Dab, Jiawei Zhang, Andreas Ruëdiger

Notice bibliographique

RevueJournal of Raman Spectroscopy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesDeanship of Scientific Research, King Faisal UniversityFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésSurface plasmon polaritonRaman scatteringSurface plasmonPlasmonRaman spectroscopyMaterials scienceOpticsLocalized surface plasmonPolaritonCoherent anti-Stokes Raman spectroscopyScatteringMolecular physicsOptoelectronicsChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We report on surface plasmon polaritons (SPPs) observed by functionalized‐tip/surface enhanced Raman scattering. In particular, a short‐range SPPs was detected on a rough gold film with high spatial resolution. The SPPs are launched by large noble metal nanostructures. SPPs interferences patterns with a beating period of around 400 nm are observed. Manipulation of the optical enhancement has been carried out by tuning the tip‐sample distance. An increase of Raman scattering due to the highly directional surface plasmon coupled emission is observed. A finite element simulation has been carried out in order to simulate the SPPs patterns and also the influence of the emission angle and the tip to sample distance on far field intensity. These simulations in particular confirm that the SPPs mode is resulting from the interference between the wave vector of the incident and scattered light and the wave vector of the scattered SPPs. The contribution of surface plasmon coupled emission in increasing the sensitivity of Raman intensity with a tip‐enhanced Raman scattering configuration is observed.

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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,671

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)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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