Determination of Abundances of Fifty‐Two Elements in Natural Waters by ICP‐MS with Freeze‐Drying Pre‐concentration
Notice bibliographique
Résumé
To precisely determine the abundances of fifty‐two elements found within natural water samples, with mass fractions down to fg g −1 level, we have developed a method which combines freeze‐drying pre‐concentration (FDC) and isotope dilution internal standardisation (ID‐IS). By sublimation of H 2 O, the sample solution was reduced to < 1/50 of the original volume. To determine element abundance with accuracy better than 10%, we found that for solutions being analysed by mass spectrometry the HNO 3 concentration should be > 0.3 mol l −1 to avoid hydrolysis. Matrix‐affected signal suppression was not significant for the solutions with NaCl concentrations lower than 0.2 and 0.1 cg g −1 for quadrupole ICP‐MS and sector field ICP‐MS, respectively. The recovery yields of elements after FDC were 97–105%. The detection limits for the sample solutions prepared by FDC were ≤ 10 pg g −1 , except for Na, K and Ca. Blanks prepared using FDC were at pg‐levels, except for eleven elements (Na, Mg, Al, P, Ca, Mn, Fe, Co, Ni, Cu and Zn). The abundances of fifty‐two elements in bottled drinking water were determined from five different geological sources with mass fractions ranging from the fg g −1 to μg g −1 level with high accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».