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Enregistrement W1970697524 · doi:10.1021/ac060669+

Kinetic Calibration for Automated Hollow Fiber-Protected Liquid-Phase Microextraction

2006· article· en· W1970697524 sur OpenAlexaff
Gangfeng Ouyang, Janusz Pawliszyn

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalibrationChemistryChromatographySample preparationReproducibilityAnalytical Chemistry (journal)Calibration curveMatrix (chemical analysis)Detection limit

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, a kinetic calibration method was developed for the quantification of microextraction. In this study, we proved that the sample volume and sampling time do not affect the feasibility of the calibration method, theoretically. The new theoretical considerations of the kinetic calibration method were validated through the investigation of the kinetics of the absorption and desorption processes of hollow fiber-protected liquid-phase microextractrion (HF-LPME). The kinetic calibration method for HF-LPME was successfully used to correct the matrix effects in the carbaryl analysis of a red wine sample. This research extends the kinetic calibration approach to fast sampling and some in-vial analyses, whereby the sample volume is not much larger than the product of the distribution coefficient and the volume of the extraction phase. HF-LPME technique was successfully automated with a CTC CombiPal autosampler, and a new device was designed for the automation of HF-LPME in this study. All steps of the HF-LPME technique, including the filling of the extraction solvent, sample transfer and agitation, withdrawing the solvent to a syringe, and introducing the extraction phase into the injector, were automated by a CTC autosampler. The fully automated HF-LPME technique is more convenient and more accurate. The good reproducibility of the fully automated HF-LPME technique eliminates the need for an internal standard to improve the analytical precision. The automated HF-LPME technique can be also used to obtain the distribution coefficient between the sample matrix and the extraction phase. The distribution coefficients of carbaryl and (13)C-carbaryl between 1-octanol and red wine, at 25 degrees C, were obtained with this technique.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,293 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations94
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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