Organophosphorus Pesticide Extraction and Cleanup from Soils and Measurement Using GC-NPD
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to optimize instrumental parameters and conditions for analysis of selected organophosphorus pesticides (OPPs) by gas chromatography (GC) with nitrogen-phosphorus detection (NPD) (GC-NPD); to select an appropriate solvent system; to conduct a comparison of sonication and shaking extractions; and to select an appropriate procedure for extracting organophosphorus pesticides from soils. Procedure Ⅰ consisted of n-hexane or petroleum ether together with acetone used as solvents, while Procedure Ⅱ contained several solvents including acetone,methanol, dichloromethane, and n-hexane or petroleum ether. Experimental results indicated that a mixture of petroleum ether/acetone (2:1, v/v) could be used in place of n-hexane/acetone (2:1, v/v) as it was a less expensive solvent system.In addition, shaking under a water bath at 20 ℃ was more effective than sonication. Also, Procedure Ⅰ was more effective,safer, and more timesaving than Procedure Ⅱ. Procedure I was applied to three soil types of different organic matter content, with recoveries of the OPPs from the yellow-brown soils, which had a higher organic matter content, being lower than those from the yellow and red soils.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».