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Enregistrement W7117294733 · doi:10.1021/acs.nanolett.5c04784

Hexoctahedron in a Nanoframe: Tailoring Stationary and Open Nanogaps for Single-Particle Surface-Enhanced Raman Scattering

2025· article· en· W7117294733 sur OpenAlexaff
Hayoon Jung, Jung Young Jung, Sunghee Kang, Yushin Kim, Dae Han Wi, Heon Chul Kim, Yonghyeon Kim, Jong Wook Hong, Sang Woo Han

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of Korea
Mots-clésRaman scatteringPlasmonNanostructureSubstrate (aquarium)Raman spectroscopyNanocrystalFabricationMoleculeScattering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plasmonic nanostructures with sharp features and nanogaps have been of immense interest in surface-enhanced Raman scattering (SERS) applications due to their strong hot spots generated at such morphological features. Here, we report a synthetic route to produce Au hexoctahedron-in-a-nanoframe structures (Au HIAFs), in which the high-curvature vertices of the Au hexoctahedral nanocrystal core fit tightly into the frame corners without the aid of an anchoring linker, realizing stationary, open nanogaps at sharp features within a single nanostructure. The prepared Au HIAFs can effectively exploit both sharp feature- and gap-enhanced electromagnetic fields, thereby exhibiting prominent SERS performance at the single-particle level. Due to the finely controlled, linker-free nanogaps of the Au HIAFs, the SERS detection of a series of analyte molecules could also be possible with an identical single Au HIAF through the reversible adsorption and desorption of analytes, highlighting their potential as a practical, reusable substrate for SERS-related 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 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,253 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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