A revised digestion method to characterize manganese content in solids
Notice bibliographique
Résumé
Quantifying manganese (Mn) content in solids is critical for understanding its roles in aquatic ecosystems, soils, water treatment plants and distribution systems. No studies have yet used standard Mn oxides to compare the performance of the numerous digestion methods found in the literature. Nine digestion methods (including USEPA 3050B) were compared using four Mn oxides with varying oxidation states. The HCl concentrate (12.4 M) heated to at least at 40 °C provided quantitative digestion of all Mn oxides tested with ≈ 100 % recovery. HCl concentration is important only for MnO 2 digestion, while temperature influences both MnO and MnO 2 recovery. Complete recovery of various Al, Cu and Fe standard oxides using a 12.4 M HCl digestion at 95 °C. Digestion of environmental samples for Al, Ca, Fe, Mg and Mn content yielded higher metal content using the HCl method (except for Al). HCl 12.4 M digestion provided better performance than other digestion methods found in the scientific literature because of its high reducing capacity. • Most digestion methods found in the literature do not digest all Mn oxidation states. • Hydrochloric acid is shown to be essential to dissolve all oxidation state of Mn oxides.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,007 |
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.
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 ».