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Enregistrement W4407548125 · doi:10.1021/acs.jchemed.4c01429

Instrumental Analysis Experiment: Direct Surface Analysis of Personal Protective Equipment

2025· article· en· W4407548125 sur OpenAlexaff
Liping Xu, Zhiru Bai, Hongli Li, David D. Y. Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacillus and Francisella bacterial research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNanjing Normal University
Mots-clésSurface (topology)ChemistryNanotechnologyEngineering physicsMaterials scienceEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An advanced instrumental analysis experiment was designed for senior undergraduate and first-year graduate students for the evaluation of surface compositions of personal protective equipment (PPE), with attenuated total reflection-Fourier transform infrared spectroscopy (ATR-FTIR) and direct analysis in real time high-resolution mass spectrometry (DART-HRMS). Both techniques are capable of analyzing surfaces in seconds without sampling or sample pretreatments. Students performed direct tests on common PPE products such as facial masks, gloves, and protective clothing fabrics. ATR-FTIR obtained structural characteristics of the polymeric materials, and DART-MS detected additives and residual chemicals including toxic and hazards substances. Different PPE samples showed distinctive spectroscopic profiles in both ATR-FTIR and DART-HRMS. Multivariate data analysis was implemented to demonstrate the differences among the PPE groups. Through this experiment, students can better understand the unique features of different advanced level instruments, improve their capability for in-depth data analysis, and cultivate their ability to critically evaluate the different aspects of chemicals used in real life.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,290

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,302 · 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
Publié2025
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