Recent developments in solid-phase microextraction
Notice bibliographique
Résumé
The main objective of this review is to describe the recent developments in solid-phase microextraction technology in food, environmental and bioanalytical chemistry applications. We briefly introduce the historical perspective on the very early work associated with the development of theoretical principles of SPME, but particular emphasis is placed on the more recent developments in the area of automation, high-throughput analysis, SPME method optimization approaches and construction of new SPME devices and their applications. The area of SPME automation for both GC and LC applications is particularly addressed in this review, as the most recent developments in this field have allowed the use of this technology for high-throughput applications. The development of new autosamplers with SPME compatibility and new-generation metal fibre assemblies has enhanced sample throughput for SPME-GC applications, the latter being attributed to the possibility of using the same fibre for several hundred extraction/injection cycles. For LC applications, high-throughput analysis (>1,000 samples per day) can be achieved for the first time with a multi-SPME autosampler which uses multi-well plate technology and allows SPME sample preparation of up to 96 samples in parallel. The development and evolution of new SPME devices such as needle trap, thin-film microextraction and cold-fibre headspace SPME have offered significant improvements in performance characteristics compared with the conventional fibre-SPME arrangement.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,006 |
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 ».