Recent Advancements in Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry in Trace Element Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Coupled Plasma Mass Spectrometry (ICP-MS) has emerged as a powerful analytical technique for trace element analysis, finding widespread applications across diverse fields such as pharmaceuticals, food safety, and biological sciences. This technique is known for its exceptional sensitivity and capability to measure multiple elements simultaneously. Moreover, it provides critical insights into heavy metal and trace element content in diverse matrices, making it an indispensable tool in scientific research and regulatory compliance. Also, it plays a pivotal role in ensuring compliance with regulatory standards and safeguarding human health and the environment. Its sensitivity, versatility, and ability to provide accurate elemental analysis make it an invaluable tool for researchers, regulators, and industries alike. As technological advancements continue, addressing challenges and refining methodologies will further elevate the capabilities of ICP-MS in trace element analysis. The review discussed the various research performed using ICP-MS to detect heavy metals in raw materials, APIs, excipients, packaged food, seafood, blood samples, human hair, etc. Further, it mentioned the impact of higher concentrations of toxic metals on human health. This article provides a concise overview of ICP-MS, encompassing its principles, applications, and challenges, and highlighting its pivotal role in various fields.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».