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Enregistrement W2078362120 · doi:10.1002/ffj.1724

Determination of thiol compounds by automated headspace solid‐phase microextraction with in‐fiber derivatization

2006· article· en· W2078362120 sur OpenAlexafffund
Qing Wang, J. Michael Chong, Janusz Pawliszyn

Notice bibliographique

RevueFlavour and Fragrance Journal · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDerivatizationSolid-phase microextractionChemistryDetection limitChromatographyThiolExtraction (chemistry)ReagentFiberSample preparationStandard additionGas chromatographyGas chromatography–mass spectrometryHigh-performance liquid chromatographyMass spectrometryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this article, headspace solid‐phase microextraction (HS‐SPME) analysis of thiol compounds with both solid and aqueous samples was investigated using N ‐phenylmaleimide as an in‐fiber derivatization reagent. The derivatives were analyzed using GC‐MS. The HS‐SPME method was executed on an automatic sampler and optimized by studying a variety of factors such as the selection of the fiber, extraction time, temperature, agitation speed, etc. Method validation was carried out by spiking known amounts of thiol compounds into the sample and calculating the concentration by standard addition. The relative standard deviations (RSD) for the majority of the thiols were less than 10%. The developed method resulted in a limit of detection (LOD) in the low microgram per liter for most of the thiols analyzed, which was about one order of magnitude lower than the HS‐SPME without derivatization. Finally, the overall method was successfully applied for the determination of thiols in yellow onion, green onion and garlic. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.

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 enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,503

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations25
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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