Asymmetrical flow field-flow fractionation and excitation-emission matrix spectroscopy combined with parallel factor analyses of riverine dissolved organic matter isolated by tangential flow ultrafiltration
Notice bibliographique
Résumé
Asymmetrical flow field-flow fractionation (AF4) with sequential on-line UV/visible and fluorescence detectors was used to investigate the composition of dissolved organic matter (DOM) in permeate and retentate fractions isolated by tangential flow ultrafiltration (TFF) at various concentration factors (i.e. ratio of initial volume to the retentate volume; CF). The permeation coefficient model, which defines the log-log relationship between DOM in the permeate fractions and CFs, described the permeation behaviour of DOM with regression coefficients r 2 > 0.99. The dominance of higher-molecular weight retentate chromophoric DOM (CDOM) observed in TFF was consistent with the results of AF4. The weight-averaged molecular weights (M w) of the integral permeate and retentate at CF = 20 were determined to be 1160 and 2320 by AF4, respectively, while their molecular weight distributions (MWD) were centered at 1120 and 1600 Da. M w, MWD, and aromaticity (i.e. ratio of absorbance at 250 and 365 nm; E2/E3) in permeate fractions were altered significantly during the early stages of TFF (CF < 9). These changes, however, were not evident in excitation-emission matrix fluorescence properties as determined using the parallel factor analysis model. The application of AF4 to TFF fractions suggests that the choice of CF may have an important impact on the size distribution and aromaticity of permeate fractions, whereas fluorescence properties appear insensitive to concentration factor. These results suggest that the choice of CF is crucial only in the study of the permeate fraction where similar CF (i.e. > 9) should be used to obtain meaningful comparison among samples.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 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 tête enseignante, 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 ».