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Enregistrement W2074752561 · doi:10.1081/pfc-120030239

Analysis of Herbicide Krovar I™ by Liquid Chromatography with Atmospheric Pressure Chemical Ionization Mass Spectrometry

2004· article· en· W2074752561 sur OpenAlexaff
Vesna Furtula, Jen‐ni Kuo

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Science and Health Part B · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntibiotics Pharmacokinetics and Efficacy
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtmospheric-pressure chemical ionizationChromatographyChemistryDetection limitExtraction (chemistry)Mass spectrometryDichloromethaneLiquid chromatography–mass spectrometryChemical ionizationSolventAnalytical Chemistry (journal)IonizationIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A simple, very efficient method is presented for routine analysis of herbicide Krovar I (active components bromacil and diuron) in water and soil samples. Water samples were extracted by liquid-liquid extraction with dichloromethane (DCM) as extraction solvent. For soil samples two different extraction techniques were compared: microwave-assisted solvent extraction and a shaking technique using a platform shaker. Extracts were analyzed by high performance liquid chromatography using a water:methanol gradient. Liquid chromatography was coupled with atmospheric pressure chemical ionization mass spectrometry (LC-APCI-MS) for quantification of bromacil and diuron. Optimization of the APCI-MS was done by using standards in the flow injection analysis mode (FIA). Method detection limit for liquid samples for bromacil is 0.04 microg L(-1) and for diuron 0.03 microg L(-1). Method detection limit for soil samples is 0.01 microg g(-1) dry weight for both compounds. Results of analysis of field samples of water and soil are also presented.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations3
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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