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Enregistrement W2006015424 · doi:10.1016/j.jasms.2008.07.016

Quantitative aspects of and ionization mechanisms in positive-ion atmospheric pressure chemical ionization mass spectrometry

2008· article· en· W2006015424 sur OpenAlexaff
Lisandra Cubero Herrera, J. Stuart Grossert, Louis Ramaley

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society for Mass Spectrometry · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryAtmospheric-pressure chemical ionizationChemical ionizationMass spectrometryIonizationSolvationAcetonitrileSolventAnalytical Chemistry (journal)Electron ionizationProtonationIonChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The behavior in atmospheric pressure chemical ionization of selected model polycyclic aromatic compounds, pyrene, dibenzothiophene, carbazole, and fluorenone, was studied in the solvents acetonitrile, methanol, and toluene. Relative ionization efficiency and sensitivity were highest in toluene and lowest in methanol, a mixture of molecular ions and protonated molecules was observed in most instances, and interferences between analytes were detected at higher concentrations. Such interferences were assumed to be caused by a competition among analyte molecules for a limited number of reagent ions in the plasma. The presence of both molecular ions and protonated analyte molecules can be attributed to charge-transfer from solvent radical cations and proton transfer from protonated solvent molecules, respectively. The order of ionization efficiency could be explained by incorporating the effect of solvation in the ionization reactions. Thermodynamic data, both experimental and calculated theoretically, are presented to support the proposed ionization mechanisms. The analytical implications of the results are that using acetonitrile (compared with methanol) as solvent will provide better sensitivity with fewer interferences (at low concentrations), except for analytes having high gas-phase basicities.

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 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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations45
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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