MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4397007289 · doi:10.1021/acsomega.4c02629

Rapid and Convenient Potentiometric Method for Determining Fluorosulfate, a Byproduct of the Fumigant and Greenhouse Gas Sulfuryl Fluoride

2024· article· en· W4397007289 sur OpenAlexaff
Zhihao Chen, Chengjin Wang, Joseph J. Pignatello

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésPotentiometric titrationFluorideChemistryOrganic chemistryInorganic chemistryIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide A fluorosulfate ion (FSO 3 – ) is a hydrolysis product of sulfuryl fluoride (SO 2 F 2 ), which is widely used to fumigate buildings, soil, construction materials, and postharvest commodities, and is a potent greenhouse gas. It is a potential marker for biological exposure to SO 2 F 2 and for monitoring the progress of reactions used to scrub SO 2 F 2 from fumigation vent gases. Here, we report a simple and inexpensive potentiometric method for determining FSO 3 – using a commercial nitrate-selective electrode and discuss its application. The method is suitable for solutions between 0.0025 mM and 660 mM FSO 3 – at initial pH between 5 and 9. Halide interference depends on its molar ratio to FSO 3 – and follows the sequence, F – < Cl – < Br – ≪ I – . Halide interference can be eliminated by adding silver sulfate. Interference by bicarbonate can be eliminated by H 2 SO 4 pretreatment, and interference by phosphate or pyrophosphate by MgSO 4 addition. Sulfate does not interfere, as it does in ion chromatography. Satisfactory method detection limits for FSO 3 – in spiked aqueous extracts of 11 fruits were obtained. The method accurately quantified the yield of FSO 3 – relative to that of F – in base hydrolysis of SO 2 F 2 . This study demonstrates that the developed method is highly selective, convenient, and sensitive and thus can be of great value in practice.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,230 · 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

Explorer davantage

Même revueACS OmegaMême sujetAdvanced Chemical Sensor TechnologiesTravaux en français237 207