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Enregistrement W2051211058 · doi:10.1139/v03-132

Supercritical argon as a mobile phase for the flame photometric detection of sulfur

2003· article· en· W2051211058 sur OpenAlexvenueno aff
Kevin B. Thurbide, Brad W Cooke

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCatalysis and Oxidation Reactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupercritical fluidSupercritical fluid chromatographyChemistryArgonSupercritical fluid extractionAnalytical Chemistry (journal)Volumetric flow rateSupercritical carbon dioxideChromatographyGas chromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The background emission properties of supercritical argon and supercritical carbon dioxide mobile phases in packed column supercritical fluid chromatography (pSFC) with flame photometric detection (FPD) were compared. As column flow rates were increased toward common values used in pSFC, the carbon dioxide background emission grew enormously. The resulting emission spectrum displayed dominant features at wavelengths between 325 and 525 nm, consisting of a complex series of overlapping molecular emission band systems partly attributed to CO* and CH*. By comparison, when using the same flow rates with a supercritical argon mobile phase, the background emission was identical to that of the FPD flame without column effluent. In terms of intensity, when using a column flow rate of 2 mL/min, supercritical carbon dioxide contributes a background emission in the FPD that is about 3 × 105 times larger than that produced by supercritical argon. This difference leads to an improvement of two orders of magnitude in the pSFC-FPD signal-to-noise ratio for sulfur when a supercritical argon mobile phase is used. Results indicate that supercritical argon could also be advantageous for the pSFC-FPD analysis of other elements.Key words: supercritical fluid chromatography, packed column, flame photometric detection, supercritical argon.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,239 · 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
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

Citations2
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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