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Enregistrement W2618365931 · doi:10.1139/facets-2016-0069

Application of phase correction to improve the characterization of photooxidation products of lignin using 7 Tesla Fourier-transform ion cyclotron resonance mass spectrometry

2017· article· en· W2618365931 sur OpenAlexvenueno aff
Yulin Qi, Ruoji Luo, Wolfgang Schräder, Dietrich A. Volmer

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlfried Krupp von Bohlen und Halbach-StiftungDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésFourier transform ion cyclotron resonanceMass spectrometryLigninChemistryAnalytical Chemistry (journal)Characterization (materials science)Fourier transformIon cyclotron resonanceSelected ion monitoringCyclotronIonMaterials scienceOrganic chemistryPhysicsNanotechnologyChromatographyGas chromatography–mass spectrometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lignin is the second most abundant natural biopolymer and potentially a valuable alternative energy source for conventional fossil fuels. In this study, Fourier-transform ion cyclotron resonance-mass spectrometry (FTICR-MS) in conjunction with phase correction was applied to study photooxidation products of lignin using a 7 Tesla (T) mass spectrometer. The application of 7 T FTICR-MS has often been inadequate for the analysis of complex natural organic matter because of insufficient resolving power as compared with high-field FTICR, which led to incorrect assignments of elemental formulae and discontinuous plots in graphical and statistical analyses. Here, the application of phase correction to the FTICR mass spectra of lignin oxidation products greatly improved the spectral quality, and thus, readily permitted characterization of photooxidation processes of lignin compounds under simulated solar radiation conditions.

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)0,000
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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