Kinetic Calibration for Automated Headspace Liquid-Phase Microextraction
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The kinetics of the absorption and desorption of analytes for headspace liquid-phase microextraction (HS-LPME) were studied. It was found that the desorption of analytes from the extraction phase into the sample matrix is isotropic to the absorption of the analytes from the sample matrix into the extraction phase under the same conditions. This therefore allows for the calibration of absorption using desorption. Calibration was accomplished by exposing the extraction phase, which contained a standard, to the sample matrix. The information from the desorption of the standard, such as time constant a, could be directly used to estimate the concentration of the target analyte in the sample matrix. This new kinetic calibration method for headspace LPME was successfully used to correct the matrix effects in the BTEX analysis of an orange juice sample. In this study, the headspace LPME techniques were successfully fully automated, for both static and dynamic methods, with the CTC CombiPal autosampler. All operations of headspace LPME, including sample transfer and agitation, filling of extraction solvent, exposing the solvent in the headspace, withdrawing the solvent to syringe and introducing the extraction phase into injector, were autoperformed by the CTC autosampler. The fully automated headspace LPME technique is more convenient and improved the precision and sensitivity of the method. This automated dynamic headspace LPME technique can be also used to obtain the distribution coefficient between the sample matrix (aqueous or another solution) and the extraction phase (1-octanol or another solvent). The distribution coefficient between 1-octanol and orange juice, at 25 degrees C, was obtained with this technique.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle