Optimization of the technique of standard additions for inductively coupled plasma mass spectrometry
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 use of standard additions in the presence of instrument drift and the optimum size of the added spike relative to the unknown analyte concentrations have been investigated for ICP-MS. In particular, a bracket approach, where the spiked sample is measured between two different measurements of the sample, has been investigated. The average of the two sample measurements is used in the standard additions formula to estimate concentration. Several multi-element analyte solutions with single element matrices (Na, Cs, Ba), were analyzed using both the bracket approach and regular standard additions. It was found that the bracket approach led to better results where drift was significant. In addition, optimum spike size was investigated. Simple models predict that determinations would be more precise with larger spikes if the instrument response was linear and RSD was constant. These results show that while the use of larger spikes (from 7 to 50× the unknown concentration) did not yield the better precision predicted by the models, the precision was no worse than for spikes of size equal to the unknown concentration. The Autonomous Instrument project is an approach to the automation of ICP-MS based on choosing an appropriate analytical calibration methodology for an unknown sample. The method of standard additions is the most accurate analytical methodology considered by the Autonomous Instrument. These results have implications for the Autonomous Instrument, suggesting that bracket standard additions should be considered the best method, followed by regular standard additions. In addition, the spike size results imply that in automatic determination, the long linear range of ICP-MS allows the addition of large analyte spikes with minimal prior knowledge of the sample.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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