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Enregistrement W1988743710 · doi:10.1021/ac030158c

Quantitative Elemental Analysis for Rhodium and Palladium in Minerals by Time-of-Flight Resonance Ionization Mass Spectrometry

2003· article· en· W1988743710 sur OpenAlexaffabout
S. S. Dimov, S. L. Chryssoulis, R. H. Lipson

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueRadioactive element chemistry and processing
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryMass spectrometryRhodiumPalladiumElemental analysisQuantitative analysis (chemistry)IonizationTime-of-flight mass spectrometryAnalytical Chemistry (journal)Inorganic chemistryEnvironmental chemistryChromatographyOrganic chemistryCatalysisIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Results are presented for the trace analysis of Pd and Rh by time-of-flight-resonance ionization mass spectrometry (TOF-RIMS). The spectrometer, developed at the Advanced Mineral Technology Laboratory (Ontario, Canada), is based on a commercial laser-induced mass analyzer with upgrades that include independent laser ablation and ionization sources and pulsed ion optics to minimize noise caused by primary ion formation. The schemes presented for Rh and particularly for Pd detection are simpler than others reported in the literature. The experimental laser fluences were found to be in reasonable agreement with theoretical estimates. The TOF-RIMS measurements were quantified on the basis of calibration curves derived using reference samples covering 3 orders of magnitude in concentration. Minimum detection limits of ~15 parts per billion were found for both metals, with a precision of ~ +/-15%. Samples from sulfide, iron oxide, and silicate minerals were also examined. The results are in excellent agreement with those obtained using dynamics secondary ion mass spectrometry.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations22
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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