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Enregistrement W2314771244 · doi:10.1021/ac4032466

Chemical Generation of Arsane and Methylarsanes with Amine Boranes. Potentialities for Nonchromatographic Speciation of Arsenic

2014· article· en· W2314771244 sur OpenAlexaff
Emanuela Pitzalis, Massimo Onor, Marco Carlo Mascherpa, Giacomo Pacchi, Zoltán Mester, Alessandro D’Ulivo

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryArsenicProtonationReactivity (psychology)Inorganic chemistryAmmonia boraneHydrideBoraneMasking agentOrganic chemistryDehydrogenationMetalIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The efficiency of chemical generation of arsanes from inorganic arsenic, monomethylarsonic acid (MMAA) and dimethylarsinic acid (DMAA), to arsane, AsH3, monomethylarsane, CH3AsH2 (MMA), and dimethylarsane, (CH3)2AsH (DMA), has been investigated in different reaction media with the aim to better elucidate the mechanisms controlling their generation process and to find the experimental conditions to implement a nonchromatographic arsenic speciation analytical method, which is based on the selective determination of some arsenic species. Studies were performed by continuous flow hydride generation coupled with atomic spectrometry (CF-HG-AS), using different reductants such as borane-ammonia (AB), borane-tert-butylamine (TBAB), and sodium tetrahydridoborate (THB) in HCl and HClO4 media, in the presence or absence of L-cysteine (Cys). The efficiency of HG processes for MMA and DMA is mainly controlled by the reactivity of the substrates with the borane, which could be strongly influenced by the formation of ion couples. The protonation of arsane did not play a significant role in the employed reaction system. By taking advantage of the different reactivity pattern of As species in selected generation conditions, DMAA and MMAA could be selectively determined in 0.5 and 10 M HClO4 solutions, respectively, in the presence of Cys, with AB as the reducing agent. The presence of Cys as a masking agent and the peculiar reducing properties of AB ensured a good control of interferences, as far as it has been observed for Co(II), Ni(II), Cu(II), Fe(II), Fe(III). The overall time needed to complete the prereduction step has been verified for MMAA and DMAA at different acidities in order to achieve the best selectivity. The selective determination of DMAA with AB/Cys in HClO4 has been optimized and applied to certified reference materials (CRMs) of natural waters CASS-4, SLRS-4, and NASS-4 (NRCC). The estimation of DMAA concentration allows us to correct the concentration of As(III) for the interference of DMAA in the selective determination of As(III) according to a selective HG method recently reported.

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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,275

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations26
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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