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Enregistrement W2893033988 · doi:10.1002/cjce.23344

Experimental methods in chemical engineering: Ultraviolet visible spectroscopy—UV‐Vis

2018· article· en· W2893033988 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring and Analysis
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltraviolet visible spectroscopySpectroscopyAbsorbanceMass spectrometryUltravioletTransmittanceMaterials sciencePhotocatalysisNanoparticleDynamic light scatteringDiffuse reflectance infrared fourier transformChemistryAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyNanotechnologyOptoelectronicsOrganic chemistryCatalysisPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract UV‐vis spectroscopy is an inexpensive, simple, flexible, non‐destructive, analytical method appropriate for a wide class of organic compounds and some inorganic species. UV‐vis spectrophotometers measure the absorbance or transmittance of light passing through a medium as a function of the wavelength. Chemical engineers apply it for quantitative analysis, to derive liquid phase reaction kinetics, and to identify the mechanism at the molecular scale. High performance liquid chromatography and ultra‐high performance liquid chromatography integrate UV‐vis detectors to identify and quantify the concentration of compounds in liquid streams. Combining these techniques with mass spectrometry facilitates identifying all species. UV‐vis diffuse reflectance spectroscopy is a variant with enhanced scattering properties that measures the properties of solids and powders. A bibliometric analysis of the 10 000 most cited papers referring to UV‐vis (2016 and 2017) groups research in four major clusters: nanoparticles and nanostucutres; photocatalysis and water treatment; crystals, complexes, and derivatives; and Ag and Au nanoparticles biological interaction.

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.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,260 · 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