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Enregistrement W4409694724 · doi:10.47852/bonviewjopr52025116

Nano-Engineering Versatile Core-Shell Nanoplatforms for Tuning Enhanced Opto-electronic Matter Interactions

2025· article· en· W4409694724 sur OpenAlexfundno aff
A. Guillermo Bracamonte

Notice bibliographique

RevueJournal of Optics and Photonics Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGillings School of Public HealthUniversidad de CórdobaNASA Astrobiology InstituteNational Aeronautics and Space AdministrationUniversität RegensburgUniversity of AkronUniversité Laval
Mots-clésMaterials scienceShell (structure)NanotechnologyCore (optical fiber)Nano-Composite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this communication, it is presented the concept of optics based on Core-shell architectures controlling the nanoscale and beyond. It is demonstrated how these types of architectures can be designed, from prototyping to synthesis, using colloidal and laser-based techniques. This particular nanoarchitecture was presented as a fundamental structure that can be tuned as needed through the use of various materials, enabling control over size, shape, and topological features. Then, the impact of Core-shell nanoarchitecture to tune photon and electron matter interactions to enhance physics and chemistry with perspectives of non-classical light generation is shown. Therefore, fundamental wet chemistry to advanced nano-optics studies by the use of Core-shell nanoplatforms is discussed. In this regard, varied phenomena such as enhanced and amplified approaches are presented. Enhanced based techniques such as metal-enhanced fluorescence (MEF), phosphorescence (MEP), enhanced quantum phenomena (EQ), and amplified signaling are of interest. In this context, the control of nanoarchitecture should be accurately controlled to place the different optical components. Optical active materials are varied to tune photon matter interactions accompanied by the generation of new modes of energies. These emerging non-classical light pathways involve strong electromagnetic field interactions, which significantly influence the electronic and optical properties of all participating materials. Moreover, photonics pathways could be modified to stabilize the excited state, increase quantum yields, and improve performances. In this context, the tuning of high-intense electromagnetic fields related with plasmonics and pseudo-electromagnetics from other semiconductors such as carbon-based materials was presented. Thus, targeted enhanced nano-emitters are presented and highlighted in this article; however, further discussion towards enhanced optics is discussed. In this manner, highlights from the nanoscale to far-field optical studies and applications are opened. So, Core-shell nanoarchitectures are presented as important optical nanoplatforms with high impact within varied optical set-ups. Received: 30 December 2024 | Revised: 21 February 2025 | Accepted: 26 March 2025 Conflicts of Interest The author declares that he has no conflicts of interest to this work. Data Availability Statement Data are available from the corresponding author upon reasonable request. Author Contribution Statement A. Guillermo Bracamonte: Conceptualization, Methodology, Software, Validation, Formal analysis, Investigation, Resources, Data curation, Writing – original draft, Writing – review & editing, Visualization, Supervision, Project administration, Funding acquisition.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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