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Enregistrement W2035796501 · doi:10.1021/ac034094h

Sample Preparation:  Quo Vadis?

2003· article· en· W2035796501 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSample preparationProcess engineeringAutomationChemistryProcess (computing)Extraction (chemistry)Sample (material)Biochemical engineeringPoolingComputer scienceChromatographyArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sample preparation step in an analytical process typically consists of an extraction procedure that results in the isolation and enrichment of components of interest from a sample matrix. Extraction can vary in degree of selectivity, speed, and convenience and depends not only on the approach and conditions used but on the geometric configurations of the extraction phase. Increased interest in sample preparation research has been generated by the introduction of nontraditional extraction technologies. These technologies address the need for reduction of solvent use, automation, and miniaturization and ultimately lead to on-site in situ and in vivo implementation. These extraction approaches are frequently easier to operate but provide optimization challenges. More fundamental knowledge is required by an analytical chemist not only about equilibrium conditions but, more importantly, about the kinetics of mass transfer in the extraction systems. Optimization of this extraction process enhances overall analysis. Proper design of the extraction devices and procedures facilitates convenient on-site implementation, integration with sampling, and separation/quantification, automation, or both. The key to rational choice, optimization, and design is an understanding of the fundamental principles governing mass transfer of analytes in multiphase systems. The objective of this perspective is to summarize the fundamental aspects of sample preparation and anticipate future developments and research needs.

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.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
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)0,0400,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,285 · 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