Metal Ion-Assisted Photochemical Vapor Generation for the Determination of Lead in Environmental Samples by Multicollector-ICPMS
Notice bibliographique
Résumé
A novel and sensitive approach for the accurate and precise determination of Pb in environmental samples is presented using transition metal ion-assisted photochemical vapor generation (PVG) for sample introduction with multicollector inductively coupled plasma mass spectrometry (MC-ICPMS) detection. A significant improvement in PVG efficiency of lead is achieved in the presence of transition metal ions (Co(2+) and Ni(2+)) in solutions of 5% (v/v) formic acid. The determination of Pb in digests of sediment or soil samples is readily achieved due to coexisting transition metal ions which facilitate the PVG reaction. The method detection limit of 0.005 ng g(-1) (3σ) using external calibration is comparable to that obtained using hydride generation (HG) ICPMS. However, PVG methodology is simpler, results in lower blanks, and avoids unstable reagents. The accuracy of the proposed method was demonstrated by analysis of several environmental certified reference materials (CRMs; SLRS-5 and SRM1640a river water CRMs and MESS-3, MESS-4, and SRM2702 sediments) with satisfying results. High precision of determination (<0.4% RSD) of Pb in river water and sediments was realized on the basis of isotope dilution calibration.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».