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Enregistrement W2055133157 · doi:10.1039/b101823j

Field sample preconcentration of copper in sea water using chelating minicolumns subsequently incorporated on a flow-injection–flame atomic absorption spectrometry system

2001· article· en· W2055133157 sur OpenAlexfundno aff
M.C. Yebra, N. Carro, M. F. Enríquez, A. Moreno‐Cid, Ángel Galindo García

Notice bibliographique

RevueThe Analyst · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésChemistryAmberliteSeawaterCopperDetection limitAtomic absorption spectroscopyElutionChelating resinCertified reference materialsChromatographyPeristaltic pumpAnalytical Chemistry (journal)Hydrochloric acidExtraction (chemistry)Methyl isobutyl ketoneInorganic chemistryAdsorptionMetalKetoneMetal ions in aqueous solution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A field flow preconcentration system for copper determination in seawater is described. Seawater samples are collected and preconcentrated in situ by passing them using a peristaltic pump through a minicolumn packed with Amberlite XAD-4 impregnated with the complexing agent 1-(2-pyridylazo)-2-naphthol. Thus, copper is preconcentrated without the interference of the saline matrix. Once in the laboratory, the minicolumns loaded with copper are incorporated on a flow injection system and eluted with a small volume of a 20% (v/v) ethanolic solution of 0.5 mol L-1 hydrochloric acid into the nebuliser-burner system of a flame atomic absorption spectrometer. The analytical figures of merit for the determination of copper are as follows: detection limit (3s), 0.06 microgram L-1; precision (RSD), 1.2% for 2 micrograms L-1; enrichment factor, 30 (using 25 mL of sample and 83 microL of eluent). Analysis of certified reference materials (SLEW-3 and NASS-5) showed good agreement with the certified value. This procedure was applied to the determination of copper in seawater samples from Galicia (Spain).

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)0,001
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 enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,746

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations47
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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