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Enregistrement W1576695489 · doi:10.1002/9780470027318.a0869

Solid‐Phase Microextraction in Environmental Analysis

2000· other· en· W1576695489 sur OpenAlexaff
Janusz Pawliszyn

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Analytical Chemistry · 2000
Typeother
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolid-phase microextractionAnalyteSorbentSample preparationChromatographyMatrix (chemical analysis)CoatingComplex matrixMaterials scienceExtraction (chemistry)Solid phase extractionAnalytical Chemistry (journal)AdsorptionChemistryNanotechnologyGas chromatography–mass spectrometryMass spectrometryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Solid‐phase microextraction (SPME) uses a small volume of sorbent dispersed typically on a surface of small fibers to isolate and concentrate analytes from a sample matrix. After contact with the sample, analytes are absorbed or adsorbed by the fiber phase (depending on the nature of the coating) until an equilibrium is reached in the system. The amount of an analyte extracted by the coating at equilibrium is determined by the magnitude of the partition coefficient of the analyte between the sample matrix and the coating material. After the extraction step, the fibers are transferred, with the help of the syringe‐like handling device, to an analytical instrument, for separation and quantitation of target analytes. This technique is able to integrate sampling, extraction and sample introduction in a simple way, facilitating on‐site monitoring. The additional advantages include elimination of solvents from the sample preparation step and convenient introduction of extracted components into the analytical instrument. Applications of this technique to date include environmental, industrial hygiene, process monitoring, clinical, forensic, food and flavor, fragrance and drugs, in laboratory and on‐site analysis.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1560,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,300 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations4
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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