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Enregistrement W2582173192 · doi:10.1139/cjc-2016-0406

Electrochemical detection of chlorpheniramine maleate in the presence of an anionic surfactant and its analytical applications

2017· article· en· W2582173192 sur OpenAlexvenueno aff
Nagaraj P. Shetti, Deepti S. Nayak

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAnalytical Chemistry and Sensors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryChlorpheniramine MaleateDetection limitPulmonary surfactantElectrodeElectrochemistryCalibration curveAnalytical Chemistry (journal)AnalyteDiffusionChromatographyPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Improvement of methods for the detection of an analyte at a low concentration with high sensitivity has become an important point of interest. An effort has been made to know the electrochemical behavior of chlorpheniramine maleate in the presence of an anionic surfactant. Voltammograms were obtained in the range of 6.0–11.2 pH, and the maximum peak current (I P ) was observed at pH 10.4. Various physicochemical parameters were estimated, including the process on the surface of the electrode, which was found to be diffusion controlled, heterogeneous rate constant, number of electrons transferred, and charge transfer coefficient. Square wave voltammetry of chlorpheniramine maleate at the modified electrode exhibited a linear calibration curve in the concentration range of 1.0–100 μmol/L, with a limit of detection of 28 nmol/L. The proposed technique was successfully used for the determination of chlorpheniramine maleate in pharmaceuticals, as well as in biological samples.

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)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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