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Enregistrement W2027784896 · doi:10.1021/ac061626w

On-Fiber Standardization Technique for Solid-Coated Solid-Phase Microextraction

2006· article· en· W2027784896 sur OpenAlexaff
Simon Ningsun Zhou, Xu Zhang, Gangfeng Ouyang, Ali Es‐haghi, Janusz Pawliszyn

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolid-phase microextractionChemistryDesorptionFiberAdsorptionChromatographyLangmuirAnalytical Chemistry (journal)Sample preparationLangmuir adsorption modelMass spectrometryOrganic chemistryGas chromatography–mass spectrometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The on-fiber standardization technique for solid-coated solid-phase microextraction (SPME) was studied, and a theoretical model is proposed for the isotropic behavior of adsorption and desorption, based on Fick's law of diffusion and the Langmuir model. The isotropy of the adsorption and desorption of analytes onto and from the surface of porous solid SPME fiber was validated with the use of a commercially available fiber, a 50-μm Carbowax/templated resin for carbamate pesticide analysis in various sample matrixes, and a self-made polypyrrole fiber for diazepam analysis in blood samples. Time constants were comparable for the adsorption and desorption processes. Equilibrium constants and fiber capacities were calculated with the Langmuir isotherm model. A kinetic method was developed to calibrate adsorption using desorption. This calibration corrected for the sample matrix effects and minimized displacement effects as a pre-equilibrium extraction. The technique was successfully applied to the analysis of pesticides in river water and white wine as well as drug analysis in clinical plasma and whole blood samples.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,343 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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