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Enregistrement W2093483812 · doi:10.1039/b106639k

Evaluation of column temperature as a means to alter selectivity in the cation exchange separation of alkali metals, alkaline earth metals and amines

2001· article· en· W2093483812 sur OpenAlexafffund
Panos Hatsis, Charles A. Lucy

Notice bibliographique

RevueThe Analyst · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésSelectivityChemistryAlkaline earth metalAlkali metalAcetonitrileInorganic chemistryElutionAnalyteChromatographyCatalysisOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The merits of varying column temperature in a cation exchange separation of alkali metals, alkaline earth metals and amines are considered. Increasing the column temperature (up to 60 degrees C) reduced the retention of all cations, but by varying extents. Consequently, selectivity changes were seen, with reversals in elution order in some cases. To ascertain when temperature is most useful as a separation aid, analytes were classed into three groups according to their temperature behaviour: alkali metals; alkaline earth metals; and amines. Adjusting the column temperature caused selectivity changes between analytes in different groups, but no selectivity changes occurred between analytes in the same group. Further, temperature was compared to the addition of modest amounts of acetonitrile as another means to alter selectivity. The benefits of elevated temperature were not just limited to selectivity changes. Improvements in the efficiencies of all analytes were noted at 60 degrees C. This was especially true for the amines which are severely tailed at ambient temperatures.

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)0,001
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations31
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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