Surface-enhanced Raman spectroscopy: a half-century historical perspective
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) has evolved significantly over fifty years into a powerful analytical technique. This review aims to achieve five main goals. (1) Providing a comprehensive history of SERS's discovery, its experimental and theoretical foundations, its connections to advances in nanoscience and plasmonics, and highlighting collective contributions of key pioneers. (2) Classifying four pivotal phases from the view of innovative methodologies in the fifty-year progression: initial development (mid-1970s to mid-1980s), downturn (mid-1980s to mid-1990s), nano-driven transformation (mid-1990s to mid-2010s), and recent boom (mid-2010s onwards). (3) Illuminating the entire journey and framework of SERS and its family members such as tip-enhanced Raman spectroscopy (TERS) and shell-isolated nanoparticle-enhanced Raman spectroscopy (SHINERS) and highlighting the trajectory. (4) Emphasizing the importance of innovative methods to overcome developmental bottlenecks, thereby expanding the material, morphology, and molecule generalities to leverage SERS as a versatile technique for broad applications. (5) Extracting the invaluable spirit of groundbreaking discovery and perseverant innovations from the pioneers and trailblazers. These key inspirations include proactively embracing and leveraging emerging scientific technologies, fostering interdisciplinary cooperation to transform the impossible into reality, and persistently searching to break bottlenecks even during low-tide periods, as luck is what happens when preparation meets opportunity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
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 découle