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Enregistrement W2122412274 · doi:10.1109/jsen.2009.2035215

Membrane Extraction With a Sorbent Interface and Gas Chromatography for the Characterization of Ethylene in Human Breath

2009· article· en· W2122412274 sur OpenAlexafffund
Melissa Morley, Janusz Pawliszyn

Notice bibliographique

RevueIEEE Sensors Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooMinistère de l'Économie, de la Science et de l'Innovation - Québec
Mots-clésChromatographySorbentAnalyteCalibrationGas chromatographyEthyleneExtraction (chemistry)Breath gas analysisChemistrySample preparationMaterials scienceAnalytical Chemistry (journal)AdsorptionOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Membrane extraction with a sorbent interface (MESI) is a sample preparation technique with a rugged and simple design allowing for solvent-free, on-line performance. When coupled to gas chromatography (GC), MESI is extremely promising for the analysis of volatile organic compounds (VOCs), as it is selective and sensitive enough to detect trace levels of analytes. A new calibration method for the MESI technique is presented herein. The aim of this study was to characterize and quantify the breath biomarker ethylene in human subjects. The dominant calibration method was proven true using standard ethylene to verify changes in mass transfer trends, with variations in flow and temperature. Finally, the dominant calibration method was used to determine ethylene levels in real human breath samples from healthy and smoking volunteers. Results were consistent with those reported in literature. These findings suggest that the dominant calibration technique is a useful tool for monitoring ethylene in human breath.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,303

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 GPT0,244
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations9
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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