Chemical Ionization Mass Spectrometry: Fundamental Principles, Diverse Applications, and the Latest Technological Frontiers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The review examines the evolution of chemical ionization mass spectrometry (CI-MS), a technique developed in 1966 by Field and Munson. CI is a soft-ionization method that produces more intense molecular ions with less fragmentation than electron ionization (EI). CI-MS is widely utilized across various fields, including atmospheric chemistry, environmental science, and biomedical research. The article highlights different CI-MS types, such as proton transfer reaction mass spectrometry (PTR-MS), which is renowned for its ability to analyze volatile organic compounds in real-time; negative ion CI-MS, which provides insights into anions; selected ion flow tube mass spectrometry (SIFT-MS), and ion-drift chemical ionization mass spectrometry (ID-CIMS), techniques that allow for the direct analysis of trace gases with high sensitivity and specificity. The article discusses advancements in chromatography with CI-MS, particularly atmospheric pressure chemical ionization (APCI) and liquid electron ionization (LEI) interface. The ongoing exchange of data between fundamental ion/molecule studies and specific applications has significantly boosted the growth of CI-MS in recent decades. In recent years, no extensive review has been published on CI-MS. This article provides an overview of CI-MS technique, its applications, and its evolution over the years, highlighting its importance in advancing scientific research and understanding the chemistry of various environments.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle