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Enregistrement W4415957830 · doi:10.1021/acs.jchemed.5c00920

Qualitative and Quantitative Analysis of Spinach Extracts: A Modular, Inexpensive, and Bench-Friendly Protocol

2025· article· en· W4415957830 sur OpenAlexaff
Melissa D’Ascenzio, A. L. Black, John Pokora

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueVarious Chemistry Research Topics
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)Modular designSpinachQuantitative analysis (chemistry)Qualitative analysisThin-layer chromatographyBiological pigment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The chromatographic separation of plant pigments is one of the most popular and visually appealing experiments encountered by young scientists when they are introduced to the principles of analytical chemistry. As such, it has found widespread application in schools, public engagement activities, and undergraduate laboratories. However, most of the methods used in these contexts suffer from a range of limitations, including the difficulty of separating and isolating individual pigments when using paper-based or thin layer chromatography techniques or the need for specialized spaces in order to contain volatile, harmful solvents and dry silica powder. This new modular laboratory protocol has been developed following green chemistry principles and employs a series of inexpensive, bench-friendly methods. The protocol allows for the separation and quantitation of chlorophyll pigments in plant extracts through the use of prepacked, inexpensive reversed-phase chromatography columns and UV-vis spectrophotometry. A synthetic component is added to the more traditional separation experiments through the development of the bench-friendly synthesis of coloring agent E141, a chlorophyll-derived food dye. The protocol embeds analytical and mathematical components that encourage students to engage in problem solving activities and mathematical modeling early on in their studies.

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)0,002
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,418 · 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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Résumé présentoui

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