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Enregistrement W4387184073 · doi:10.1515/pac-2022-0401

Analytical chemistry of engineered nanomaterials: Part 2. analysis in complex samples (IUPAC Technical Report)

2023· article· en· W4387184073 sur OpenAlexaff
Ján Labuda, Jiřı́ Barek, Zuzana Gajdosechova, Silvana do Couto Jacob, Linda J. Johnston, Petra Krystek, Zoltán Mester, Josino Costa Moreira, Veronika Svitková, Kevin J. Wilkinson

Notice bibliographique

RevuePure and Applied Chemistry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensUniversité de MontréalNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesInternational Union of Pure and Applied Chemistry
Mots-clésChemistryChemical nomenclatureNanomaterialsComplex matrixNanotechnologyCharacterization (materials science)Sample preparationBiochemical engineeringEnvironmental chemistryChromatographyOrganic chemistryEngineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recently, the scope, regulation, legislation, and metrology of the analytical chemistry of engineered nanomaterials (ENMs) have been reviewed in the Part 1 of the IUPAC Technical Report. Chemical analysis of nanomaterials in complex sample matrices presents a substantial challenge for analytical science and regulatory agencies. The purpose of the present Part 2 is to discuss the detection, characterization, and quantification of nanomaterials in samples of complex matrices including methods for sample preparation and fitness for purpose. Analytical methods applied to analysis in matrices of environmental samples, food, cosmetics, and biological samples as well as those used to monitor the fate of ENMs in the environment and biological systems are reported. Tables of numerous recently published works on analyses of typical ENMs with detailed protocols and conclusive comments are presented. There is a rapid development in the field mostly in the stage of accumulation of factual material. The single-particle inductively coupled plasma mass spectrometry is already widely used at the chemical analysis of metal-containing nanoparticles.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,007

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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