Quantification of perfume compounds in shampoo using solid‐phase microextraction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Methods for the quantitative analysis of perfume compounds in shampoo were developed using SPME (solid‐phase microextraction). The method development started with the extraction of the perfume compounds from water, and subsequently from shampoo aqueous dispersion. It was observed that the addition of salts decreased the extraction efficiencies with the concentration of shampoo in water as low as 0.1% in contrast to the effect of the salt in water. Step‐by‐step optimization to increase extraction efficiency and minimize matrix effect was investigated. Dilution of shampoo with water was found to be an efficient method for quantification. It decreased the viscosity of the shampoo and increased the concentration of free analytes. Largely diluted shampoos enabled an efficient SPME extraction and allowed the use of a unified calibration applicable to different types of shampoo. The exhaustive SPME extraction of small amounts of sample, e.g. 50 µl, provided another fast quantitative method. This unprecedented work presents quantitative methods for the analysis of perfume compounds in shampoo. This research extends the knowledge of perception and reconstitution of perfume compounds in shampoo, and facilitates development of new detergent products. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».