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Enregistrement W2995207999 · doi:10.1039/c9em00508k

A novel Mg(OH)<sub>2</sub> binding layer-based DGT technique for measuring phosphorus in water and sediment

2019· article· en· W2995207999 sur OpenAlexaff
Fazhi Xie, Lu Li, Xiaoyan Sun, Tingting Hu, Kang Song, John P. Giesy, Qilin Wang

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science Processes & Impacts · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensSaskatoon Medical ImagingUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Anhui ProvinceAustralian Research CouncilChinese Research Academy of Environmental SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSedimentPhosphorusEnvironmental chemistryEnvironmental scienceLayer (electronics)ChemistryGeologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diffusive gradients in thin films (DGT) have gained wide attention for in situ measurement of reactive phosphorus species (PO4) in natural water, sediments and potentially soils. In this study, a novel Mg(OH)2 binding gel was formed using magnesium hydroxide obtained by in situ hydration of calcined magnesium oxide. Laboratory scale experiments showed that the novel Mg(OH)2 gel had a homogeneous dispersion of fine particles of Mg(OH)2 with a particle size of 2-5 μm. With 10 mL of 2.0 mol L-1 NaOH as the eluting agent, the optimal elution efficiency of PO4 on the Mg(OH)2 gel was 72 ± 5%. There were linear relationships between the accumulated PO4 mass and the applied PO4 concentration (0.1 to 20 mg P per L), time (0 to 24 h) and temperature (22 to 40 °C). The capacity of the Mg(OH)2 binding layer was determined to be 99.5 μg P per disc. Tests in synthetic seawater, Chaohu Lake and Yihai Pond confirmed that Mg(OH)2-DGT was able to accurately measure phosphorus up to 10 days. This was indicated by the good agreements between the concentrations measured by DGT (CDGT) technology and by an ex situ chemical method in solution (Csoln), with a CDGT/Csoln ratio between 0.91 and 1.09.

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)0,001
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 enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,609

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 savante0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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