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Enregistrement W4402454429 · doi:10.1021/acsnano.4c09483

Single-Molecule Surface-Enhanced Raman Spectroscopy: Challenges, Opportunities, and Future Directions

2024· review· en· W4402454429 sur OpenAlexafffund
Makayla Maxine Schmidt, Alexandre G. Brolo, Nathan C. Lindquist

Notice bibliographique

RevueACS Nano · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesDivision of ChemistryNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRaman spectroscopyMaterials scienceMoleculeSurface-enhanced Raman spectroscopySpectroscopyNanotechnologySurface (topology)Chemical physicsRaman scatteringChemistryOpticsPhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single-molecule surface-enhanced Raman spectroscopy (SM-SERS) is a powerful experimental technique for label-free sensing, imaging, and chemical analysis. Although Raman spectroscopy itself is an extremely "feeble" phenomenon, the intense interaction of optical fields with metallic nanostructures in the form of plasmonic hotspots can generate Raman signals from single molecules. While what constitutes a true single-molecule signal has taken some years for the scientific community to establish, many SERS experiments, even those not specifically attempting single-molecule sensitivity, have observed fluctuation in both the SERS intensity and spectral features. In this Perspective, we discuss the impact that fluctuating SERS signals have had on the continuing advancement of SM-SERS, along with challenges and current and potential future applications.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,222 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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