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Enregistrement W2604239438 · doi:10.1080/22297928.2017.1282326

Simultaneous and Practical Difluoromethylation of Triclosan, 2,4,6-Trichlorophenol and Pentachlorophenol in Soils for their Qualitative Detection by Electron Ionization GC-MS

2017· article· en· W2604239438 sur OpenAlexaboutno aff
Carlos A. Valdez, Roald N. Leif

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Livermore National Laboratory
Mots-clésChemistryDerivatizationPentachlorophenolPhenolsSilylationChlorophenolBSTFAChromatographyTriclosanGas chromatography–mass spectrometryOrganic chemistryTriclocarbanEnvironmental chemistryPhenolMass spectrometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The extremely rapid (30 seconds) and practical derivatization of three environmentally relevant chlorinated phenols (CPs): triclosan, 2,4,6-trichlorophenol and pentachlorophenol for their qualitative detection by GC-MS is presented. The method involves the use of the eco-friendly difluoromethylating agent diethyl (bromodifluoromethyl) phosphonate (DBDFP) and results in the efficient tagging of the hydroxyl group in the phenols with the difluoromethyl (CF2H) moiety. Moreover, the protocol is carried out at ambient temperature and thus eliminates the heating involved with more conventional methods such as silylation. Another important facet of the derivatization is its biphasic nature, allowing for the specific tagging of phenolic species that are present in water or in an organic matrix. The derivatization yields difluoromethylated ether versions of the phenols with enhanced detectability by EI-GC-MS and as a way of demonstrating the robustness of the protocol, the three CPs were derivatized and unequivocally identified when spiked in three different types of soils: Virginia type A soil, Ottawa Sand and Nebraska EPA soil at a 1 μg g-1 concentration each. The protocol offers a fast way of derivatizing these types of phenols since no prior, separate sample preparation or extraction steps are needed.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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