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Enregistrement W2003351827 · doi:10.1515/hf.2005.019

Quantitative 1H NMR analysis of alkaline polysulfide solutions

2005· article· en· W2003351827 sur OpenAlexafffund
Dimitris S. Argyropoulos, Yihua Hou, Ramana Ganesaratnam, David N. Harpp, Keiichi Koda

Notice bibliographique

RevueHolzforschung · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect Pheromone Research and Control
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesDivision of Graduate EducationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill UniversityUniversity of Arizona
Mots-clésPolysulfideChemistryReagentAqueous solutionQuantitative analysis (chemistry)Sodium hydroxideHydroxideInorganic chemistryOrganic chemistryChromatographyPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A novel analytical protocol for the absolute determination of the various polysulfide species present in alkaline aqueous media was developed. The method is comprised of alkylating polysulfide ions with dimethyl sulfate, followed by quantitative proton NMR spectroscopy using 1,3,5-tributyl benzene as the internal standard. In order to arrive at a quantitative acquisition protocol, a number of variables were examined in detail for their effect on the alkylation reaction, including the presence of oxygen, the amount of dimethyl sulfate and sodium hydroxide, and the various modes of adding the alkylating reagent to the reaction mixture. Most of these variables were found to play a role in determining the quantitative reliability of the procedure. Consequently, a method is described that can be used for the efficient and reliable quantitative detection of polysulfide ions. The protocol developed could be particularly useful in promoting our understanding of the intricate and delicate chemistry of polysulfide equilibria in aqueous alkaline media.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,239 · 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
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

Citations23
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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