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Enregistrement W2101803466 · doi:10.1080/03067310008034143

Isolation and Characterization of Sulfur-Containing Polycyclic Aromatic Compounds (Thia-Arenes) from Complex Environmental Mixtures

2000· article· en· W2101803466 sur OpenAlexafffund
Christopher H. Marvin, Chunling Li, Laurie M. Allan, Brian E. McCarry

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental & Analytical Chemistry · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensMcMaster UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesMinistry of EnvironmentUniversity of SussexMcMaster UniversityBrigham Young University
Mots-clésChemistryCoal tarFraction (chemistry)Silica gelMass spectrometrytar (computing)ChromatographyChlorideSulfurGas chromatographyCoalOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A multi-dimensional chromatographic method was developed and applied to the separation of thia-arenes and polycyclic aromatic hydrocarbons (PAH) derived from coal tar. A thia-arene-rich fraction, prepared using a combination of alumina chromatography and palladium chloride/silica gel chromatography, was further separated using normal phase HPLC to isolate fractions containing thia-arenes with molecular masses ranging from 184 amu to 284 amu. These fractions were analysed using gas chromatography-mass spectrometry; approximately one-half of the thia-arenes in a coal tar extract were retained and separated by the palladium chloride-silica gel step. This methodology has been successfully applied to coal tar, air particulate material, sediments and biological samples.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0120,000

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 GPT0,220
Écart entre enseignants0,213 · 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.

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

Citations9
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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