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Enregistrement W2074853612 · doi:10.1021/ac052181z

Internal Calibrant in the Stripping Gas. An Approach to Calibration of Membrane Extraction with a Sorbent Interface

2006· article· en· W2074853612 sur OpenAlexafffund
Xinyu Liu, Janusz Pawliszyn

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAnalytical Chemistry and Sensors
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesMinistère de l'Économie, de la Science et de l'Innovation - Québec
Mots-clésSorbentAnalyteChemistryCalibrationStripping (fiber)Extraction (chemistry)ChromatographyMembraneAnalytical Chemistry (journal)Matrix (chemical analysis)Sampling (signal processing)AdsorptionMaterials scienceFilter (signal processing)StatisticsComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new technique for calibration in membrane extraction processes by adding an analytically noninterfering internal calibrant in the stripping gas is described. Membrane extraction with a sorbent interface (MESI) system was used to evaluate this method. During the membrane extraction process, the internal calibrant present in the carrier (stripping) gas and the target analyte present in the sample matrix will permeate simultaneously through the membrane in opposite directions. The changes of accumulation amounts of internal calibrant in the microtrap can be used as a means of calibration to correct the variations of extraction rate due to the variation in environmental factors, such as the sample velocity and the membrane temperature. Thus, this approach should allow for more accurate estimates of the concentrations of target analytes at various sampling or monitoring conditions during field analysis. Finally, a group of selected compounds was employed to test this calibration strategy, and the results indicated the advantages of the proposed approach for on-site analysis.

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 enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil0,619

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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations10
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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