MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2126684858 · doi:10.1002/9780470027318.a0861

Sample Preparation for Elemental Analysis of Biological Samples in the Environment

2000· other· en· W2126684858 sur OpenAlexaff
Kunnath S. Subramanian

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Analytical Chemistry · 2000
Typeother
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAshingNeutron activation analysisSample preparationChemistryMass spectrometryInductively coupled plasma mass spectrometryMatrix (chemical analysis)Microwave digestionAnalytical Chemistry (journal)Graphite furnace atomic absorptionAtomic absorption spectroscopyChromatographyDetection limitRadiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article focuses on biological sample preparation methods which are unique to each of the commonly used instrumental techniques used in trace element analysis. The biological samples covered are mainly of human and animal origin. The preparation methods considered span the entire gamut and include direct solid or liquid sample introduction involving dilution or matrix modification; dry ashing; wet oxidation including microwave digestion and high‐pressure ashing; deproteinization; and tissue solubilization. The instrumental techniques covered are flame atomic absorption spectrometry (FAAS), graphite furnace atomic absorption spectrometry (GFAAS), inductively coupled plasma atomic emission spectrometry (ICPAES), inductively coupled plasma mass spectrometry (ICPMS), X‐ray fluorescence (XRF) spectrometry, neutron activation analysis (NAA) and anodic stripping voltammetry (ASV). The choice of a given sample preparation method would be governed in general by the type of biological matrix, sample size and the type of instrumental technique used. The advantages and disadvantages of the various sample preparation methods have been emphasized for each of the instrumental techniques. Also, an attempt has been made to point out the optimum sample preparation method(s) suitable for the particular biological matrix and instrumental technique.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,381
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)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEncyclopedia of Analytical ChemistryMême sujetAnalytical chemistry methods developmentTravaux en français237 207