MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2003930423 · doi:10.1081/jlc-120014264

QUANTITATIVE COMPUTATIONAL CHEMICAL ANALYSIS OF THE SENSITIVITY OF CHEMILUMINESCENCE DETECTION

2002· article· en· W2003930423 sur OpenAlexaff
Toshihiko Hanai

Notice bibliographique

RevueJournal of Liquid Chromatography & Related Technologies · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensHealth Research Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemiluminescenceChemistryLuminolEnolPhotochemistryChromatographyOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The relative sensitivity of chemiluminescence detection in liquid chromatography was analyzed by properties calculated using computational chemistry. The important reaction process was considered as the keto–enol form rearrangement. According to radical reaction, the keto–enol rearrangement produces superoxide, and then the superoxide reacts with luminol or lusigenin to produce chemiluminescence. The partial charge of carbon atoms of the carbonyl group changed significantly and correlated well with the relative sensitivity. The computational chemical analytical method can predict the relative sensitivity detected by the chemiluminescence reaction using luminol and lusigenin. Computational chemical analysis can help to estimate sensate detection in liquid chromatography. The reaction mechanisms of other compounds, under similar conditions, should be the same as that described here. Further computational study will elucidate the reaction mechanisms of chemiluminescence and the sensitivity differences.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,725

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,215 · 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.

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

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Liquid Chromatography & Related TechnologiesMême sujetAnalytical Chemistry and ChromatographyTravaux en français237 207