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Enregistrement W4280533996 · doi:10.1007/s00216-022-04098-0

From sea salt to seawater: a novel approach for the production of water CRMs

2022· article· en· W4280533996 sur OpenAlexafffund
Enea Pagliano, Kenny Nadeau, Ovidiu Mihai, Indumathi Pihillagawa Gedara, Zoltán Mester

Notice bibliographique

RevueAnalytical and Bioanalytical Chemistry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAnalytical Chemistry and Sensors
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésSeawaterChemistryCertified reference materialsNitrateArtificial seawaterEnvironmental chemistrySea saltSalt (chemistry)SilicateAqueous solutionPhosphateDilutionChromatographyDetection limitGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Natural water certified reference materials (CRMs) are mostly available in a liquid form, and they are produced starting from suitable environmental samples. Many precautions are usually needed to avoid biological or physical degradation, including filtration, acidification, and sterilization. In this study, the drawbacks associated with liquid-based seawater CRMs were tackled by developing a salt-based seawater proxy for nutrients that could be reconstituted in water solution just before use. Phosphate, silicate, and nitrate were chosen as target analytes. Sea salt mimicking the composition of seawater was spiked with an aqueous solution of the analytes and homogenized using a high-energy planetary ball mill (uhom < 1.2%). The salt powder CRM SALT-1 ( https://doi.org/10.4224/crm.2022.salt-1 ) demonstrated good short- and long-term stability for nutrients. When the SALT-1 was reconstituted in water at the 4.0% w/w level, the resulting solution had similar properties with respect to typical seawater in terms of major constituents (± 20%), trace metals, density (1.023 g/mL), pH (8.8–9.0), and optical properties relevant to the photometric characterization. Phosphate and silicate were quantified by photometry (molybdenum blue method, batch mode), whereas nitrate was quantified by isotope dilution GC−MS (uchar < 1.2%). In the SALT-1 reconstituted seawater solution at the 4.0% w/w salt level, the nutrient amount concentration was w(phosphate, PO43−) = 1.615 ± 0.030 μmol/L, w(silicate as SiO2) = 8.89 ± 0.31 μmol/L, and w(nitrate, NO3−) = 18.98 ± 0.45 μmol/L at the 95% confidence (k = 2). Overall, the SALT-1 CRM exhibits similar nutrient profile and general analytical characteristics as the MOOS-3 CRM. However, the SALT-1 has much reduced preparation, storage, and distribution cost, likely much better long-term stability, and it could enable the production of lower cost and more accessible seawater reference materials. Graphical abstract

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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