Plasmonic Nanostructures Grown from Reacting Droplet‐In‐Microwell Array on Flexible Films for Quantitative Surface‐Enhanced Raman Spectroscopy in Plant Wearable In Situ Detection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plant wearable detection has garnered significant interest in advancing agricultural intelligence and promoting sustainable food production amidst the challenges of climate change. Accurately monitoring plant health and agrochemical residue levels necessitates qualities such as precision, affordability, simplicity, and noninvasiveness. Here, a novel attachable plasmonic film is introduced and designed for on‐site detection of agrochemical residues utilizing surface‐enhanced Raman spectroscopy (SERS). By functionalizing a thin polydimethylsiloxane film with silver nanoparticles via controlled droplet reactions in micro‐well arrays, a plasmonic film is achieved that not only maintains optical transparency for precise analyte localization but also conforms closely to the plant surface, facilitating highly sensitive SERS measurements. The reliability of this film enables accurate identification and quantification of individual compounds and their mixtures, boasting an ultra‐low detection limit ranging from 10 −16 to 10 −13 m , with mini mal relative standard deviation. To showcase its potential, on‐field detection of pesticide residues on fruit surfaces is conducted using a handheld Raman spectrometer. This advancement in fabricating plasmonic nanostructures on flexible films holds promise for expanding SERS applications beyond plant monitoring, including personalized health monitoring, point‐of‐care diagnosis, wearable devices for human–machine interface, and on‐site monitoring of environmental pollutants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».