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Enregistrement W2781521888 · doi:10.20964/2018.02.68

Voltammetric Determination of Bergenin with Graphene Modified Glassy Carbon Electrode

2018· article· en· W2781521888 sur OpenAlexaff
Xiaobao Li, Ruyi Zou, Yanyan Niu, Tai-Ming Shao, Yong Chen, Wei Sun, Mengxiong He

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Electrochemical Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBergeninGrapheneGlassy carbonCarbon fibersElectrodeMaterials scienceElectrochemistryNanotechnologyChemistryChromatographyCyclic voltammetryComposite materialPhysical chemistryComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study utilized a sensitive electroanalytical method for the detection of bergenin in phosphate buffer solution (pH 5.0) with a graphene (GR) and chitosan (CS) nanocomposite modified glassy carbon electrode (GCE). Characterization of CS-GR/GCE was carried out by electrochemical impedance spectroscopy. Electrocatalytic oxidation of bergenin on CS-GR/GCE was greatly enhanced with the improvement of the anodic peak current, which allowed the development of a voltammetric sensor for bergenin determination. Under the optimized conditions with differential pulse voltammetry, the anodic peak responses enhanced linearly with bergenin concentration from 2.0×10 -8 mol/L to 8.0×10 -6 mol/L with the detection limit of 3.6 nmol/L (3σ). This electrochemical sensor showed high sensitivity and selectivity, excellent reproducibility and good stability. The analytical application of this sensor was successfully proved by the Tabellae Bergenini Compositae sample detection.

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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,459

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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