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Enregistrement W2033058497 · doi:10.1021/ac800908b

Simultaneous Speciation of Monomethylmercury and Monoethylmercury by Aqueous Phenylation and Purge-and-Trap Preconcentration Followed by Atomic Spectrometry Detection

2008· article· en· W2033058497 sur OpenAlexfundaboutno aff
Yuxiang Mao, Guangliang Liu, George Meichel, Yong Cai, Guibin Jiang

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Research Council CanadaNational Institute of Environmental Health SciencesUniversity of Ottawa
Mots-clésChemistryGenetic algorithmMass spectrometryChromatographyAqueous solutionDetection limitPurgeEnvironmental chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new method for the detection of trace levels of organomercury species has been developed by combining the high enrichment capacity of purge and trap with aqueous phenylation derivatization. Phenylation products of monomethylmercury (MeHg) and monoethylmercury (EtHg) were first separated by capillary gas chromatography and then detected by atomic fluorescence spectrometry (AFS) or inductively coupled plasma mass spectrometry (ICPMS). This combination made it possible to simultaneously quantify trace or ultratrace level of MeHg and EtHg in environmental samples. Method detection limits were 0.03 ng/L for both MeHg and EtHg when AFS was used as the detector and 0.02 and 0.01 ng/L for MeHg and EtHg with ICPMS, respectively. Certified reference materials, IAEA-405 and DORM-2, were analyzed and the results were in accordance with certified values. Both MeHg and EtHg were detected in sediment samples collected from the Florida Everglades and a Canadian wetland. This new method has been validated for the direct detection of trace organomercury species in freshwater samples and has the additional benefits of being free from interference by Cl (-) and dissolved organic matter.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations62
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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