Investigation of operational fundamentals for vacuum‐assisted headspace high‐capacity solid‐phase microextraction and gas chromatographic analysis of semivolatile compounds from a model solid sample
Notice bibliographique
Résumé
Vacuum-assisted headspace solid-phase microextraction (Vac-HS-SPME) is a technique used to enhance SPME sampling of semi-volatile organic compounds. Here, it was combined with a high-capacity SPME Arrow, which features a larger volume of extraction phase and a more rugged configuration than traditional extraction fibers. An in-depth assessment of the critical parameters was conducted to achieve optimal extraction of representative compounds from a model solid sample matrix (Ottawa sand). Operational fundamentals investigated included the types of seals needed to create a leak-free environment under vacuum conditions; the magnitude of the vacuum applied and time needed to activate the Vac kinetics; order of sample vial preparation methods (VPMs); and other standard variables associated with extract analysis by gas chromatography-mass spectrometry. When exploring the limits of sample VPMs, results indicated an ideal workflow requires the solid sample to be spiked before sealing the vial, allow the sample to rest overnight, then apply vacuum at a pressure of -677 mbar (out of -789 mbar maximum possible vacuum with pump and compressor used), exerted on the vial for 90 s. This work provides the necessary workflow for the optimization of Vac-HS-SPME sampling of analytes from solid matrices.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».