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Enregistrement W2613865442 · doi:10.2166/wst.2017.224

Matrix interference reduction for the analysis of carbohydrate in wastewater using H-point standard addition method

2017· article· en· W2613865442 sur OpenAlexaff
Ying Xu, Hongde Zhou

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAnalytical Chemistry and Sensors
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWastewaterReduction (mathematics)Interference (communication)Matrix (chemical analysis)Point (geometry)ChemistryBiological systemCarbohydratePulp and paper industryChromatographyEnvironmental scienceComputer scienceMathematicsEnvironmental engineeringEngineeringBiochemistryBiologyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soluble microbial products, consisting of protein, carbohydrate and humics, are generally considered as the main membrane foulants during the performance of membrane bioreactors. Nitrate and nitrite have been proved to affect the determination of carbohydrate when anthrone-sulfuric acid photometric method is used. In this study, three chemical analytical methods based on photometric assay, including the standard curve method, conventional standard addition method and H-point standard addition method, were assessed for the quantification of carbohydrate in order to reduce the interference. Three methods were carried out for both artificial and real wastewater sample analysis. The results indicated a significant amount of matrix interference, which could be eliminated through the use of H-point standard addition. This study proposed the H-point standard addition method as a more accurate and convenient option for carbohydrate determination.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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