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Enregistrement W3173408076 · doi:10.1021/acssensors.1c00906

Discrimination of Bulk and Surface Refractive Index Change in Plasmonic Sensors with Narrow Bandwidth Resonance Combs

2021· article· en· W3173408076 sur OpenAlexafffund
Fu Liu, Xuejun Zhang, Kaiwei Li, Tuan Guo, Anatoli Ianoul, Jacques Albert

Notice bibliographique

RevueACS Sensors · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesGuangdong Science and Technology DepartmentNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Science Foundation of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceSurface plasmon resonanceRefractive indexOpticsCladding (metalworking)CoatingOptoelectronicsLocalized surface plasmonResonance (particle physics)Surface plasmonPlasmonNanotechnologyNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A method to enable surface plasmon resonance (SPR) sensors to discriminate between bulk and surface-localized refractive index changes is demonstrated with modified gold-coated tilted fiber Bragg grating SPR sensors (TFBG-SPR). Without this capability, all high-resolution SPR sensors should be using reference channels and strict temperature control to prevent the contamination of the desired detection of surface-localized chemical or binding events by drift of the refractive index of the medium, in which the experiment is carried out. The very fine comb of high-quality-factor resonances of a TFBG-SPR device coupled to the large differential sensitivity of some of the resonances to various perturbations is used to measure unambiguously the refractive index changes within a surface layer thinner than 25 nm from those of the bulk surrounding. The enabling modification of the conventional TFBG-SPR is a reduction of the gold coating from its optimum value near 50-30 nm: at this lower thickness, a surface plasmon wave can still be excited by a limited number of cladding mode resonances, but at the same time, the metal is thin enough to allow modes away from the SPR to tunnel across the metal and probe the bulk RI value. Measurements and simulations of the deposition of a self-assembled monolayer of 1-dodecanethiol in ethanol show that the bulk refractive index changes as small as 0.0004 can be distinguished from the formation of a 1 nm thick coating on the surface of the fiber.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations88
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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