Dipole-Induced Raman Enhancement Using Noncovalent Azobenzene-Functionalized Self-Assembled Monolayers on Graphene Terraces
Notice bibliographique
Résumé
Graphene is a promising material in the field of interface science, especially for noncovalent functionalization, sensing, and for applications in catalysis and nanoelectronics. The noncovalent self-assembly of aromatic molecules on graphene promotes electronic coupling through π-π interactions that allows for quenching of the fluorescence of adsorbent molecules and the enhancement of their Raman spectra via graphene-enhanced Raman spectroscopy (GERS). Although recent work has explored the Raman enhancement on mono- and bilayer graphene, the layer dependence of both electronic phenomena (i.e., fluorescence quenching and Raman enhancement) has largely remained underexplored. Similarly, the effect of near-surface molecular dipoles on GERS has sparsely been examined. In this work, we employ self-assembled monolayers of azobenzene-decorated triazatriangulene molecules (AzoTATA) on graphene terraces to examine the effect of switchable molecular dipoles on the GERS effect, which occurs as a function of azobenzene photoisomerization. Furthermore, using empirical and computational methods, we present a systematic study for deriving the mechanism of GERS enhancement and fluorescence quenching on graphene terraces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».