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Enregistrement W4416719949 · doi:10.1021/acs.analchem.5c07543

Cumulative Spectroscopic Detection for Taylor Dispersion Analysis of Nanoparticles

2025· preprint· en· W4416719949 sur OpenAlexafffund
Séléna Ferreres, Charbel Yared, Emmanuel Schaub, Levi Pereon, Matthieu Loumaigne, Léa Daoud, Oksana Krupka, Lucie Haye, Niko Hildebrandt, Martinus H. V. Werts

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesUniversite AngersUniversité LibanaiseErasmus+Canada Excellence Research Chairs, Government of CanadaAgence Nationale de la RechercheAngers Loire MétropoleEuropean Commission
Mots-clésAnalyteAbsorbanceAnalytical Chemistry (journal)Capillary electrophoresisDispersion (optics)Taylor dispersionNanoparticleLaminar flow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Taylor dispersion analysis (TDA) provides a robust approach for determining the hydrodynamic diameter of molecular objects and nanoparticles (NPs), measuring diffusion of the analyte in laminar flow through a long capillary. TDA measurements are usually performed on capillary electrophoresis equipment with in-line absorbance detection. Here, we introduce a simple, yet versatile cumulative spectroscopic detection (CSD) technique for TDA, that precisely samples the radially averaged analyte concentration flowing out of the TDA capillary. CSD can be employed in different optical spectroscopic configurations, such as absorbance, fluorescence or resonant light scattering. A theoretical model of the measurement was formulated that combines Taylor's original expression with an extended injection and then accounts for the accumulation of the analyte in the detection cell. The model was validated by comparing the hydrodynamic radii of various nanoparticle samples measured by TDA-CSD to those obtained by differential dynamic microscopy and dynamic light scattering. Beyond TDA, CSD may be useful for accurate sampling of analyte peaks in other flow-based analysis techniques, such as liquid chromatography.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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