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Enregistrement W2014290403 · doi:10.1039/b612604a

Preparation and application of in-fibre internal standardization solid-phase microextraction

2007· article· en· W2014290403 sur OpenAlexaff
Wennan Zhao, Gangfeng Ouyang, Janusz Pawliszyn

Notice bibliographique

RevueThe Analyst · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolid-phase microextractionChromatographyExtraction (chemistry)AnalyteSample preparationStandard additionStandard solutionReproducibilityMatrix (chemical analysis)CalibrationInternal standardVolatility (finance)Analytical Chemistry (journal)Materials scienceChemistryDetection limitMass spectrometryGas chromatography–mass spectrometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The in-fibre standardization method is a novel approach that has been developed for field sampling/sample preparation, in which an internal standard is pre-loaded onto a solid-phase microextraction (SPME) fibre for calibration of the extraction of target analytes in field samples. The same method can also be used for in-vial sample analysis. In this study, different techniques to load the standard to a non-porous SPME fibre were investigated. It was found that the appropriateness of the technique depends on the physical properties of the standards that are used for the analysis. Headspace extraction of the standard dissolved in pumping oil works well for volatile compounds. Conversely, headspace extraction of the pure standard is an effective approach for semi-volatile compounds. For compounds with low volatility, a syringe-fibre transfer method and direct extraction of the standard dissolved in a solvent exhibited a good reproducibility (<5% RSD). The main advantage of the approaches investigated in this study is that the standard generation vials can be reused for hundreds of analyses without exhibiting significant loss. Moreover, most of the standard loading processes studied can be performed automatically, which is efficient and precise. Finally, the standard loading technique and in-fibre standardization method were applied to a complex matrix (milk) and the results illustrated that the matrix effect can be effectively compensated for with this approach.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,617
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,369 · 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

Citations48
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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