Atomic spectrometry update. Industrial analysis: metals, chemicals and advanced materials
Notice bibliographique
Résumé
This review period has shown several areas of growth. The increase in popularity of LIBS continues as the problems, both real and perceived, that are associated with it (e.g., that it is capable only of qualitative analyses) are overcome. The area that appears to have seen the greatest increase in LIBS work is the nuclear industry. Presumably this is because of the stand-off ability of the technique. Another technique that is increasing in popularity is continuum source AAS. This has found substantial use in several areas of the review, notably the fuels and the organic chemicals sections. As noted in the review, the technique allows similar multi-elemental detection to ICP-OES (albeit at lower sensitivity), but at AAS running costs and is therefore likely to remain a popular technique. The necessity of causing no or minimal damage to forensic samples and for samples of archaeological or historical importance is still paramount. Therefore, micro-sampling techniques such as LIBS, LA and various X-ray-based techniques are still popular. Since the reliability of the data obtained from hand-held/portable XRF instruments has improved significantly in recent times, the use of these can be regarded as almost routine. Also noted in the review is the propensity for using multiple techniques, often simultaneously, to characterize materials more fully and more rapidly. This is the latest review covering atomic spectrometric measurements of industrial materials, metals, chemicals and advanced materials. It follows on from last year's review1 and should be read in conjunction with other reviews in the series.2–5 This year has seen the departure of Sian Shore from the writing team. Her efforts over the last few years have been very much appreciated.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».