Analysis of pharmaceutical tablets by laser ablation inductively coupled plasma atomic emission spectrometry and mass spectrometry (LA-ICP-AES and LA-ICP-MS)Electronic supplementary information (ESI) available: images of the ablation craters and trenches in the tablets. See http://www.rsc.org/suppdata/ja/b3/b314732k/
Notice bibliographique
Résumé
Laser ablation was studied with inductively coupled plasma atomic emission spectrometry (LA-ICP-AES) and with inductively coupled mass spectrometry (LA-ICP-MS) for the analysis of pharmaceutical tablets (10% and 20% Neusilin). For spot analysis with LA-ICP-AES, precision ranged from 12–31% relative standard deviation (RSD), but improved to 1–6% when ratios of signals were used. For continuous scanning, the precision ranged from 1–7% RSD. Weaker laser conditions required for ICP-MS gave precisions of 47–61% RSD (29% when signal ratios were used). Under unoptimized conditions, the detection limits for LA-ICP-AES of tablets were 70 µg g−1 for Al and 20 µg g−1 for Mg. The detection limits for LA-ICP-MS were 40 µg g−1 for Al and 6 µg g−1 for Mg. These results suggest that LA-ICP spectroscopy may find application in tablet analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».