Mobile App to Quantify pH Strips and Monitor Titrations: Smartphone-Aided Chemical Education and Classroom Demonstrations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide pH determination and acid–base titrations are essential experiments performed by high school and university undergraduate students alike throughout their chemistry education. While these experiments often rely on conventional pH meters for quantification and pH test strips or indicators for qualitative assessments, we demonstrated herein that a smartphone-based pH determination technique, performing digital image analysis, particularly the determination of either the dominant wavelength or the RGB intensities, could readily replace all but one conventional pH meter in a classroom setting. Using an in-house developed smartphone-based pH reading application (app), students were able to determine the pH and perform titrations using pH strips and universal indicators, producing results matching those determined with a standard pH meter. The app and its “variants” are available for download ( https://tinyurl.com/2dashjyk and https://tinyurl.com/4d73wnxt ), and no prior knowledge of coding or programing was required from the students. All that was needed was an Android 11 phone or tablet with an Internet connection. Moreover, the students and instructors’ reactions to the mobile app alike were very positive and showcased the need and interest for such inexpensive technology, which allows for the running of an entire class for pH determination of multiple real-life samples or acid/base titration without using standard pH meters.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle