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Enregistrement W2096904355 · doi:10.1155/s1463924600000146

Development of a method for the determination of ultra‐trace level mercury in adipose tissue by cold vapour atomic fluorescence spectrometry

2000· article· en· W2096904355 sur OpenAlexaboutno aff
Keith E. Levine, Reshan A. Fernando, Michelle Lang, Amal S. Essader, Robert W. Handy, Bradley J. Collins

Notice bibliographique

RevueJournal of Analytical Methods in Chemistry · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health Sciences
Mots-clésMercury (programming language)ChemistryDetection limitAdipose tissueCertified reference materialsPotassium bromateCold vapour atomic fluorescence spectroscopyBromideChlorideChromatographyAnalytical Chemistry (journal)Inorganic chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A method for the determination of total mercury in rat adipose tissue by cold vapour atomic fluorescence spectrometry (CVAFS) has been developed. Adipose samples were initially subjected to a lyophilization procedure in order to facilitate the homogenization and accurate weighing of small tissue aliquots (approximately 50 mg). A closed vessel microwave digestion procedure using a mixture of sulphuric and nitric acids was used to liberate mercury from the adipose matrix. All mercury species were quantitatively oxidized to Hg(II) by a potassium bromate/bromide oxidation, then reduced to Hg(0) vapour by stannous chloride prior to fluorescence detection. The CVAFS exhibited a linear range of 10 pg Hg/ml to 120 pg Hg/ml. The method detection limit in solution was 2 pg Hg/ml, or 1 ng Hg/g adipose tissue, based on a nominal 50 mg sample and a final volume of 25 ml. A reference material from the National Research Council of Canada (DOLT-2, trace metals in dogfish liver) was prepared in quadruplicate in order to assess the accuracy and precision of the method. Mercury in this material was recovered at 2.22 +/- 0.08 microg/g, which is 104% of the certified level (2.14 +/- 0.10 microg/g).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,804

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
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)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,350 · 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
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

Citations4
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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