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Enregistrement W2952429243 · doi:10.1139/cjc-2019-0157

Adjustable column length using a water stationary phase in supercritical fluid chromatography

2019· article· en· W2952429243 sur OpenAlexafffundvenue
Matthew T. Saowapon, Kevin B. Thurbide

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryVolumetric flow rateSupercritical fluid chromatographyChromatographyCapillary actionSupercritical fluidColumn (typography)Van Deemter equationTwo-dimensional chromatographyPhase (matter)Chromatography columnAnalytical Chemistry (journal)Pressure gradientTemperature gradientMechanicsStationary phaseGas chromatographyMaterials scienceMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel method for adjusting the column length during analysis in capillary supercritical fluid chromatography (SFC) is introduced. The approach is based on using a water stationary phase that can be partially ejected (or replenished) from the column as desired, without physically removing the supporting hardware elements. By flowing cool air through a sleeve surrounding the column in a heated oven, an axial thermal gradient along the length of the column was formed. This established a cooler region where the water stationary phase could be maintained and a hotter region where the coating was removed through dehydration. As such, the effective column length could be easily adjusted by changing the gradient via the air flow rate. Using this prototype arrangement, column lengths could be readily varied between 1.4 and 10 m. System response was also fairly rapid and changes took effect in under 1 min. Once a given length was established, retention times were highly reproducible with a relative standard deviation of 1.8% (n = 3). The method is cheaper and faster than the conventional method of storing numerous columns for manual switching. Further, it avoids the convolution of system pressure and flow rate that accompanies the pressure adjustments normally used to optimize capillary SFC separations. Results indicate that this approach could be a useful alternative for adjusting column length to optimize separation speed and resolution.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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