Speciation of Submicrogram per Liter Levels of Arsenic in Water: On-Site Species Separation Integrated with Sample Collection
Notice bibliographique
Résumé
Speciation of arsenic is crucial for assessing health implications from arsenic ingestion and for effective removal of arsenic from water. We report a method for the speciation of submicrogram per liter levels of arsenic in water. The method incorporates water sample collection with on-site arsenic species separation. The method is based on selective retention of arsenic species on specific solid-phase cartridges followed by selective elution and hydride generation atomic fluorescence analysis of the arsenic species. The use of a membrane filter, a resin-based strong cation-exchange cartridge, and a silica-based strong anion-exchange cartridge allows for the speciation of particulate arsenic and soluble arsenite, arsenate, monomethylarsonate, and dimethylarsinate species. Detection limit is on the order of 0.05 μg/L. The method is suitable for direct water sample collection and on-site separation of arsenic species by flowing a measured volume of water sample through the filter and cartridges connected in serial. A particular advantage of this approach is to maintain the integrity of original arsenic species in the sample. It overcomes the common problem of instability of arsenic species after water sampling and during sample storage and handling. Applications of the method are demonstrated to the speciation of arsenic in well water, raw (untreated) river water, bottled water, and a standard reference material (SRM 1643d). Results agree well with the certified values of the SRM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».