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Enregistrement W2140114779 · doi:10.1080/03067319.2015.1055469

An international round-robin study for the analysis of particulate semi-volatile organics by thermal desorption gas chromatography mass spectrometry

2015· article· en· W2140114779 sur OpenAlexafffund
Gianni Caravaggio, Chris Hebbern, Luyi Ding, Sabit Cakmak

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental & Analytical Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensHealth CanadaEnvironment and Climate Change CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesOffice of Energy Research and DevelopmentGovernment of Canada
Mots-clésMass spectrometryChemistryGas chromatographyGas chromatography–mass spectrometryChromatographyThermal desorptionParticulatesAnalytical Chemistry (journal)Detection limitSample preparationMatrix (chemical analysis)Environmental chemistryDesorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermal desorption gas chromatography mass spectrometry (TD-GC/MS) is becoming more commonly used for the quantification and identification of organic compounds in particulate matter (PM), including ambient and source PM such as diesel particulate matter (DPM). It has been proven as an alternative to the traditional solvent extraction (SE) method and liquid injection gas chromatograph mass spectrometry (LI-GC/MS). However, little information is available on how different types of TD-GC/MS systems compare to each other for analysis of real-world PM samples or to direct LI-GC/MS for analysis of PM components in a test solution. To address this, CanmetENERGY Characterization Laboratory initiated a round robin with the participation of 10 laboratories worldwide. Three sample types were analysed: (i) a test solution with a suite of pure compounds commonly found in PM, analysed by TD-GC/MS and LI-GC/MS; (ii) a DPM sample, analysed by TD-GC/MS and SE; and (iii) an ambient PM sample, analysed by TD-GC/MS. The first part of the study showed good overall performance and comparability between the different TD-GC/MS systems and LI-GC/MS method for the analysis of PM components in a test solution, with some variability of results due to system types and parameters used, concentration of calibration standards, and whether or not an internal standards was used. The analysis of the DPM sample showed greater variability between laboratories and methods as many PM components were present near the detection limit and matrix effects particularly affected the TD-GC/MS analysis of heavier <i>n</i>-alkanes. In the last part of the study, for the analysis of an ambient PM sample by TD-GC/MS, the analysis of variance showed good comparison between labs for polycyclic aromatic hydrocarbons (94% non-significant), but slightly lower for <i>n</i>-alkanes (68%) and biomarkers (57%).

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,351
Score d'incertitude au seuil0,998

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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