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Enregistrement W2078066801 · doi:10.1021/ac0498664

Determination of Total Chromium in Seawater by Isotope Dilution Sector Field ICPMS Using GC Sample Introduction

2004· article· en· W2078066801 sur OpenAlexaff
Lu Yang, Zoltán Mester, László Abrankó, Ralph E. Sturgeon

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryDetection limitSeawaterIsotope dilutionChromatographyAnalytical Chemistry (journal)Solid-phase microextractionCertified reference materialsInductively coupled plasma mass spectrometryMass spectrometrySample preparationGas chromatographyChromiumGas chromatography–mass spectrometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A method for the accurate determination of total Cr in seawater by isotope dilution (ID) sector field inductively coupled plasma mass spectrometry (SF-ICPMS) using GC as a means of sample introduction is described. Chromium was reduced to Cr(III) by addition of SO(2)-saturated water and derivatized with trifluoroacetylacetonate (TFA) to form volatile Cr(TFA)(3). Derivatized analyte was either extracted into hexane or directly sampled by solid-phase microextraction (SPME) using a poly(dimethylsiloxane)-coated fused-silica fiber for GC/SF-ICPMS analysis. With medium resolution required to efficiently separate argide, argon chloride and oxide interferences, a concentration of 0.154 +/- 0.013 ng mL(-1) (1 SD, n = 4) was obtained for Cr in NRCC seawater CRM CASS-4 using a 1-microL hexane extract, in agreement with the certified value of 0.144 +/- 0.029 ng mL(-1) (95% confidence interval). A detection limit of 20 pg mL(-1) was achieved. Low-resolution GC/SF-ICPMS in combination with solvent-free SPME sampling effectively eliminated spectroscopic interferences, yielding a concentration of 0.132 +/- 0.004 ng mL(-1) (1 SD, n = 4) for Cr in CASS-4 with a method detection limit of 3.9 pg mL(-1). By comparison, SPME sampling with GC/SF-ICPMS in medium-resolution mode provided a concentration of 0.146 +/- 0.013 ng mL(-1) (1 SD, n = 4) and a method detection limit of 9.1 pg mL(-1).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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