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Enregistrement W4399625861 · doi:10.1186/s40543-024-00444-2

Comparative examination of analytical instruments for detecting pentachlorophenol in wood and environmental samples

2024· article· en· W4399625861 sur OpenAlexaff
K. Koushika, Quan He, H. Niati, Chijioke Emenike

Notice bibliographique

RevueJournal of Analytical Science & Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPentachlorophenolGas chromatographyChromatographyChemistryHigh-performance liquid chromatographyPreservativeProcess engineeringEnvironmental chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pentachlorophenol (PCP) is a manmade chemical that is widely present in the environment and is mostly used as a wood preservative. Therefore, to conduct remediation studies, it is imperative to determine the most effective PCP analytical technique. PCP can be analyzed using a variety of analytical tools, including non-destructible methods like X-ray fluorescence spectrometry (XRF) and electrochemical sensors (EC), destructible tools like gas chromatography (GC), thin layer chromatography (TLC), colorimetry, ultraviolet–visible and infrared spectroscopy (UV–vis/IR), and high-performance liquid chromatography (HPLC). the colorimetric approach is less recommended because of its low sensitivity and precision, whereas TLC offers superior recovery rates and precision but is expensive, takes longer, and is unable to resolve complicated combinations. Higher recovery rates, sensitivity, precision, and superior separation are all offered by HPLC; however, its effectiveness is impacted by time, money, and solvent compatibility. The most favored destructible approach is GC because it is efficient in terms of both cost and time and offers superior precision and separation. Although XRF is frequently used in the wood industry to test PCP in treated wood and treating solutions, scientific research has avoided using it because of its high cost and ability to identify chemicals based only on their elemental composition—in the case of PCP, it is chloride. Among all methods, EC is shown to be more dependable than the other methods listed because it is extremely specialized, less expensive, and offers a faster response. It is possible to make more changes to the current analytical techniques, such as enhancing extraction techniques, creating a universal HPLC column, developing more affordable and high-precision EC electrodes, and evaluating a larger variety of samples from different matrices. This review has shed light on the many analytical tools available for determining PCP and the knowledge gaps in the field of study.

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 enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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