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Enregistrement W4393394060 · doi:10.1134/s1061934824030134

Chemical Sample Preparation of Plant Materials in Tunnel-Type Microwave Decomposition Systems for Elemental Analysis

2024· article· en· W4393394060 sur OpenAlexaboutno aff
Е. В. Шабанова, А. А. Зак, И. Е. Васильева

Notice bibliographique

RevueJournal of Analytical Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecompositionMicrowaveElemental analysisSample (material)Sample preparationMaterials scienceType (biology)Environmental scienceProcess engineeringChemistryComputer scienceEngineeringInorganic chemistryGeologyOrganic chemistryChromatographyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Analysis of plant materials is necessary for environmental monitoring and analytical control of food and medicinal raw materials. A study of world experience has shown that there are still no unified schemes for chemical sample preparation that are simultaneously suitable for all types of plants without limiting the range of elements to be determined. The creation of a unified scheme for plants is possible, because the macrocomposition of any plant is represented by at least 90 wt % organic compounds (fiber, protein, lipids, etc.), the mineralization of which leads to the formation of water and a gas phase. In this work, certified plant samples are mineralized in a MultiVIEW tunnel-type microwave digestion system (SPC SCIENCE, Canada) with variations in analyzed portions, composition, and volume of reagents, variants for dosing the reaction mixture, and vessel heating modes for the simultaneous determination of a wide range of elements by inductively coupled plasma atomic emission spectrometry. Assessment of the completeness of dissolution (the degree of correspondence between the found and certified contents) is used as a criterion for the optimal conditions of sample preparation. It is shown that with a three-stage mode of heating vessels (heating rate at the first stage 2.76 K/min) at a sample of 0.5 g and the separate and sequential addition of the reaction mixture (HNO3 4, H2O2 1.5, HCl 1 and HF 0.05 mL), reliable determination of typical plant contents of Si, Al, Mg, Ca, Fe, Na, K, Ba, Sr, Rb, P, B, Mn, Ti, Ni, V, Cu, and Zn is possible.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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