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Enregistrement W4402206957 · doi:10.1021/acs.analchem.4c03046

Addressing Challenges of Membrane Clogging in AF4-UV-ICPMS Analysis for Size Determination of Trace Elements in Acidic, Organic-Rich Peat Bog Waters

2024· article· en· W4402206957 sur OpenAlexafffund
Yu Wang, Sundas Butt, Chad W. Cuss, Lei Pei, Jinping Xue, Andy Luu, Fiorella Barraza, William Shotyk

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMine drainage and remediation techniques
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates
Mots-clésChemistryPeatEnvironmental chemistrySorptionColloidBogMembraneOrganic chemistryAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The analysis of colloid-associated trace elements (TEs) in acidic, organic-rich waters (pH 3.8–5.8) using AF4-UV-ICPMS often necessitates the use of neutral or weakly alkaline carriers (pH 7–8.6). Employing acidic mobile phases has been deemed impractical due to the substantial sorption of colloids onto a 0.3 kDa polyethersulfone (PES) membrane and greatly reduced separation performance. This has greatly restricted the determination of potentially bioavailable forms of TEs (i.e., < 1 kDa) in acidic, organic-rich waters. To address this issue, porewaters from Sphagnum moss and peat were investigated. Membrane clogging was more pronounced in peat porewaters, where a higher deposition rate of dissolved organic matter onto the membrane was observed compared to that in moss waters. This adsorption is driven by membrane–colloid interactions, with colloids in peat porewaters exhibiting weaker electrostatic repulsion due to their higher positive ζ-potentials. Considering the actual pore size and clogging tolerance of the membrane, it is advisable to employ a 5 kDa PES membrane for peat porewaters, while a 1 kDa PES membrane suits moss waters better. Employing the optimal method enables the separation of TEs within the 0.5–20 kDa size range. Operating within a metal-free, ultraclean laboratory, TEs are detectable at the ng·L –1 level. By enabling precise and accurate separation of dissolved TEs into their size species in these peat bog waters at an appropriate pH, this method addresses diverse size profiles. This information is crucial for comprehending the chemical forms, transformations, mobility, and potential bioavailability of TEs in peat bogs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 GPT0,295
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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