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Enregistrement W2055249762 · doi:10.1080/03067310412331330767

Flow injection determination of copper and iron in seafoods by a continuous ultrasound-assisted extraction system coupled to FAAS

2005· article· en· W2055249762 sur OpenAlexfundno aff
Maria del Carmen Yebra, A. Moreno‐Cid, S. Cancela

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental & Analytical Chemistry · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésCopperChemistryExtraction (chemistry)Analytical Chemistry (journal)Atomic absorption spectroscopyChromatographyMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Copper and iron were extracted on-line from solid seafood samples by a robust, fast and simple continuous ultrasound-assisted extraction system (CUES). CUES is connected to a flow-injection manifold, which allows on-line flame atomic absorption spectrometric determination of copper and iron. Experimental designs were used to optimize the continuous leaching procedures. These methods allowed a total sampling frequency of 46 and 18 samples per hour, with relative standard deviations of 1.6% and 0.3%, for copper and iron, respectively (for a sample containing 13.6 µg/g of copper and 217.3 µg/g of iron (dry mass)). The limits of detection for 30 mg of sample were 0.3 µg/g for copper and 0.6 µg/g for iron (dry mass). Analytical procedures were verified by the analysis of a standard reference material (lobster hepatopancreas marine, TORT-1) and were applied to several real seafood samples from the estuaries of Galicia (Spain) with satisfactory results.

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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,993

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations8
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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