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Enregistrement W1968198578 · doi:10.1021/ac048884i

Use of Sol−Gels as Solid Matrixes for Trace Analysis by UV Laser Ablation and Laser-Enhanced Ionization Detection

2004· article· en· W1968198578 sur OpenAlexafffund
Mathieu L. Viger, Jean-François Y. Gravel, Danny Brouard, Diane Beauchemin, Denis Boudreau

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryLaser ablationRepeatabilityPelletsAnalytical Chemistry (journal)ZirconiumAblationLaserElemental analysisZirconium dioxideIonizationChromatographyMaterials scienceOpticsComposite materialInorganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zirconium and silicon sol-gels were investigated as solid materials for trace elemental analysis of pelletized solid samples by laser ablation and laser-enhanced ionization. The highly homogeneous dispersion of an internal standard spiked in the solid material obtained with the sol-gel formation process leads to a significant improvement in signal repeatability and to an increase in the precision of measurements through better correction of variations in the laser ablation rate. Signal repeatability values of 5-8% RSD were obtained for Pb in NIST 1632c Bituminous Coal sample pellets prepared using both sol-gels, as compared to 9-21% for graphite-based sample pellets. Furthermore, the zirconium sol-gel was shown to offer better resilience to signal bias due to preferential ablation and a more accurate correction of ablation rate using the internal standardization method.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,273 · 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'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

Citations26
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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