Spatial profiling of ion distributions in a nitrogen–argon plasma in inductively coupled plasma mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Spatial profiling was used to investigate the effect of nitrogen on non-spectroscopic interferences (matrix effects) in inductively coupled plasma mass spectrometry. Nitrogen was introduced as 5.9% of the outer gas flow. Sixteen elements and several analyte oxides and doubly charged ions were monitored in the absence and presence of 0.01 M Na and 0.01 M K matrices. While matrix-induced enhancement was seen for most analytes in the Ar plasma, the effect was greatly reduced in the mixed N2–Ar plasma, albeit with a sacrifice in sensitivity (which is a small price to pay for the freedom from non-spectroscopic interferences). Analyte oxides were also reduced by over an order of magnitude. A comparison of the analyte profiles with those of background ions suggests that electron-impact ionization is the predominant ionization mechanism in the Ar plasma whereas, in the mixed-gas plasma, charge-transfer with Ar+ was suggested by the close match between the Ar2+ profiles and those of the analytes. The identical radial profiles of background polyatomic ions also suggest that Ar-containing ions, including the Ar dimer, all have Ar+ as the precursor ion in the Ar plasma. In contrast, the different profiles observed for these ions compared with Ar2+ in the mixed-gas plasma suggest that these ions (but obviously not Ar2+) more likely originate from the combination of neutral Ar with an ion.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».