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Enregistrement W2344519499

Evaluation of a Spectrophotometric Method for Practical and Cost Effective Quantification of Fulvic Acid

2007· article· en· W2344519499 sur OpenAlexaff
Daqing Gan, Shaban Kotob, D.S. Walia

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFulvic acidHumic acidChemistryGravimetric analysisCalibration curveCalibrationAbsorption (acoustics)PrecipitationEnvironmental chemistryChromatographyOrganic chemistryDetection limitMathematicsMaterials science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A large number of organic humic products are increasingly being applied worldwide especially in agricultural applications. Humic substances can be fractionated into three components: humic acid, fulvic acid and insoluble humin. A standard method based on acid precipitation is gaining acceptance for quantification of humic acid as the humic acid precipitates at pH < 2 and thus can be quantified by gravimetric measurements. However, the fulvic acid component remains in solution at all pH conditions and there is no practical and cost effective method available for measuring fulvic acid. This paper presents the results of our evaluation of spectrophotometric analysis of the fulvic acid content of commercial humic products. Based on the assumption that the optical properties of fulvic acids are independent of their sources, a calibration curve showing a linear relationship between varying concentrations of an IHSS standard fulvic acid and their UV/vis absorption at multiple wavelengths was established. The concentrations of fulvic acid in a variety of commercial products were then obtained by measuring the samples UV/vis absorption and applying the established calibration curve. The calculated fulvic acid concentrations were in reasonable agreement with the values obtained from carbon analysis of the test samples after corrections. Permanent URL: http://hdl.handle.net/2047/d10006060

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,306 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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