Potential Matrix Effects in Iodometry Determination of Peroxides Induced by Olefins
Notice bibliographique
Résumé
Peroxides (H 2 O 2, ROOR, and ROOH) are an important reaction intermediate involved in a number of natural processes, including atmospheric autoxidation and lipid peroxidation in oils and animal tissues. Iodometry is an established spectroscopic technique that has been widely used to quantify total peroxide concentration in food, indoor, and outdoor samples. Iodometry provides selectivity toward peroxides through a quantitative reaction between I – and peroxides to form I 3 – via a molecular iodine (I 2 ) intermediate. However, equilibrium changes caused by a potential interaction between olefinic species and I 2 can suppress I 3 – formation, thereby underestimating peroxide concentration. For the first time in the current study, this unrecognized interference posed by olefins (OEs) is systematically investigated to gauge its effects on the accuracy of iodometry. A number of model molecules were investigated. The interference was observed to be unique to OEs, but universally affecting different peroxide species such as H 2 O 2, tert -butyl hydroperoxide, and aerosol-bound peroxides. A simple kinetic box model was built to explain this chemistry. The measured rate constant for 3-octenoic acid was found to be 0.84 ± 0.02 M –1 s –1 . Overall, our results show matrix effects induced by OEs can underestimate peroxide concentration determined by iodometry for edible oils, indoor environments, and animal fat, but absent in most of the atmospheric samples. Nonetheless, our results point out the importance of this interfering chemistry in matrices enriched with OEs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».