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Enregistrement W2011623669 · doi:10.1111/1556-4029.12035

A Comparison of Solvent Extract Cleanup Procedures in the Analysis of Organic Explosives

2012· article· en· W2011623669 sur OpenAlexaff
David DeTata, Peter Collins, Allan J. McKinley

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Residue Analysis and Safety
Établissements canadiensBentley (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCartridgeChromatographyAmberliteChemistryAnalyteSolid phase extractionSolventMatrix (chemical analysis)Extraction (chemistry)Explosive materialResidue (chemistry)AdsorptionMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of an organic solvent to extract explosive residues from hand swabs and postblast debris inevitably leads to the coextraction of unwanted materials, usually in far greater quantities than any explosive residue. In this study, the extraction efficiency of a number of solvent cleanup procedures including solid-phase extraction (SPE), adsorbent resins such as Chromosorb-104, and traditional materials such as silica and Florisil was calculated using a quantitative liquid chromatography-ultraviolet (LC-UV) detection procedure. The Oasis(®) HLB cartridge outperformed other cleanup procedures, with analyte recoveries approaching 95%, while the Amberlite XAD-7 procedure returned the lowest overall recoveries. The matrix rejection ability of each method was then determined using a simulated highly contaminated matrix, with the adsorbent resins showing a higher degree of matrix rejection, which is seen as a reduction in background noise in the UV chromatogram using 210 nm detection.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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