The quantification of total lead in lipstick specimens by total reflection X‐ray fluorescence spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Lipstick is known to contain lead, and this has been a general area of concern. Methods of quantifying lead in lipstick currently require the use of rather harsh digestion procedures given that lipstick specimens are high in their lipid content and contain many refractory materials. A simple method of performing lead analysis in lipstick specimens based on total reflection X‐ray fluorescence spectrometry (TXRF) is presented here. Samples were prepared by melting lipstick specimens along with a non‐ionic surfactant and an yttrium internal standard followed by homogenization. Solid prepared samples were then finely streaked directly onto a quartz reflector, and TXRF measurements made for 900‐s live time. The method was found to produce a mean limit of detection for lead of 0.04μg/g. Precisions were found to be on the order of 11–38% relative standard deviation (RSD) and apparent recoveries for lead between 92% and 106% ( n = 8). Although the spreading technique may result in thickness variations that may contribute to the higher than expected variances about the determined lead concentrations, the method presented in this work does show promise as a means of performing routine lead analysis in lipstick specimens without the need for harsh digestion procedures. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».