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Enregistrement W2101418868 · doi:10.1093/chromsci/40.3.140

Automation of Solid-Phase Microextraction-Gas Chromatography-Mass Spectrometry Extraction of Eucalyptus Volatiles

2002· article· en· W2101418868 sur OpenAlexafffund
Cláudia Alcaraz Zini, H. Lord, Earl Christensen, Teotônio Francisco de Assis, Elina Bastos Caramão, Janusz Pawliszyn

Notice bibliographique

RevueJournal of Chromatographic Science · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésChromatographyChemistrySolid-phase microextractionExtraction (chemistry)Mass spectrometryGas chromatographyEucalyptusGas chromatography–mass spectrometrySample preparationBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solid-phase microextraction (SPME) coupled with gas chromatography (GC)-ion-trap mass spectrometry (ITMS) is employed to analyze fragrance compounds from different species of eucalyptus trees: Eucalyptus dunnii, Eucalyptus saligna, Eucalyptus grandis, and hybrids of other species. The analyses are performed using an automated system for preincubation, extraction, injection, and analysis of samples. The autosampler used is a CombiPAL and has much flexibility for the development of SPME methods and accommodates a variety of vial sizes. For automated fragrance analysis the 10- and 20-mL vials are the most appropriate. The chromatographic separation and identification of the analytes are performed with a Varian Saturn 4D GC-ITMS using an HP-5MS capillary column. Several compounds of eucalyptus volatiles are identified, with good reproducibility for both the peak areas and retention times. Equilibrium extraction provides maximal sensitivity but requires additional consideration for the effect of carryover. Preequilibrium extraction allows good sensitivity with minimal carryover.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,303
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 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
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

Citations21
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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