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Enregistrement W2470304971 · doi:10.1139/cjc-2016-0113

Synthesis and characterization of a novel chloromethylated polystyrene-g-2-adenine chelating resin and its application to preconcentrate and detect the concentration of mercury ions in edible mushroom samples

2016· article· en· W2470304971 sur OpenAlexvenueno aff
Li Song, Yuping Feng, Xuming Zheng, Desui Chen, Lanying Yao, Chunhua Xiong

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryChelating resinAdsorptionPolystyreneLangmuir adsorption modelFourier transform infrared spectroscopyMercury (programming language)ChelationNuclear chemistryMetal ions in aqueous solutionThermogravimetric analysisLangmuirMetalInorganic chemistryOrganic chemistryChemical engineeringPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Edible mushrooms are widely usedtoday but the heavy metal pollution of edible mushrooms is not conducive to its industrialization. A novel chloromethylated polystyrene-g-2-adenine chelating resin (AR resin) with simple technology, high adsorption capacity, significant selectivity, and good regenerability was synthesized. Combined with the UV-Vis method, it was applied to mercury preconcentration and determination. The results indicated that the AR resin is essentially free from interferences, which can contribute to accurate determination in waters and foods. Optimization of the resin synthesis was carried out by using response surface methodology. The adsorption properties of the resin for Hg(II) were investigated by batch and column experiments. The statically and dynamic saturated adsorption capacities were 383.4 and 417.0 mg/g. The adsorption kinetic and equilibrium data were well fitted to the second-order model and the Langmuir isotherm model, respectively. Furthermore, the resin and its metal complexes were studied by Fourier transform infrared spectroscopy and thermogravimetric analysis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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