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Enregistrement W2155564703 · doi:10.1002/elps.200406141

Band‐broadening in capillary zone electrophoresis with axial temperature gradients

2004· article· en· W2155564703 sur OpenAlexaff
Xiangchun Xuan, Dongqing Li

Notice bibliographique

RevueElectrophoresis · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJoule heatingTemperature gradientCapillary actionChemistryPressure gradientElectric fieldDiffusionJoule effectCapillary electrophoresisElectro-osmosisMechanicsMaterials scienceElectrophoresisThermodynamicsChromatographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is widely accepted that Joule heating effects yield radial temperature gradients in capillary zone electrophoresis (CZE). The resultant parabolic profile of electrophoretic velocity of analyte molecules is believed to increase the band-broadening via Taylor-Aris dispersion. This typically insignificant contribution, however, cannot explain the decrease in separation efficiency at high electric fields. We show that the additional band-broadening due to axial temperature gradients may provide the answer. These axial temperature variations result from the change of heat transfer condition along the capillary, which is often present in CZE with thermostating. In this case, the electric field becomes nonuniform due to the temperature dependence of fluid conductivity, and hence the induced pressure gradient is brought about to meet the mass continuity. This modification of the electroosmotic flow pattern can cause significant band-broadening. An analytical model is developed to predict the band-broadening in CZE with axial temperature gradients in terms of the theoretical plate height. We find that the resultant thermal plate height can be very high and even comparable to that due to molecular diffusion. This thermal plate height is much higher than that due to radial temperature gradients alone. The analytical model explains successfully the phenomena observed in previous experiments.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,168 · 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

Citations50
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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