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Enregistrement W2487572897 · doi:10.1139/cjc-2016-0092

An eco-friendly method for analysis of sulfonamides in water samples using a multi-pumping system

2016· article· en· W2487572897 sur OpenAlexvenueno aff
Tiago Augusto Catelani, Karine Castoldi, Ildikó V. Tóth, João L.M. Santos, José L. F. C. Lima, Leonardo Pezza, Helena Redigolo Pezza

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésChemistryReagentChromatographyDetection limitLinear rangeHydrochloric acidSulfadimidineSulfadimethoxineAnalytical Chemistry (journal)Inorganic chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new methodology for determination of sulfonamides (sulfaquinoxaline, sulfathiazole, and sulfadimethoxine) in water samples was developed by coupling an automated multi-pumping flow system (MPFS) with a liquid waveguide capillary cell (LWCC; pathlength, 100 cm) and a spectrophotometric detector. The method is based on the reaction between sulfonamides and p-dimethylaminocinnamaldehyde (p-DAC) in the presence of sodium dodecylsulfate (SDS) in dilute acid medium (hydrochloric acid), with measurement of the reaction products at 565 nm. Experimental design methodology was used to optimize the analytical conditions. The linear range obtained was 10.0–130.0 μg/L, and detection and quantification limits were 3.1 and 10.1 μg/L, respectively. The method was successfully applied to the analysis of sulfonamides in water samples. By coupling the MPFS with the LWCC, the sensitivity was enhanced, reagent consumption was low, and waste generation was minimized. The results obtained with the MPFS method were confirmed by LC–MS.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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