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Enregistrement W6957948142 · doi:10.60692/e5paj-jw332

Development of a Highly Sensitive Electrochemical Sensing Platform for the Trace Level Detection of Lead Ions

2019· article· en· W6957948142 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDetection limitAnodic stripping voltammetryElectrochemical gas sensorElectrodeCalibration curveAnalytical Chemistry (journal)ElectrochemistrySupporting electrolyteVoltammetry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Herein we report for the first time a highly sensitive electrochemical platform for the trace level detection of Pb (ӏӏ) using glassy carbon electrode modified with 1-dodecanoyl-3-phenylthiourea (DPT). The performance of the designed sensor was tested by electrochemical impedance spectroscopy, chronocoulometry, cyclic voltammetry and Square Wave Anodic Stripping Voltammetry (SWASV). The DPT was found to play an efficient role in enhancing the sensing response of the electrode for the detection of lead ions in aqueous samples. A number of experimental conditions such as deposition potential, accumulation time, surfactant concentration, pH, number of scans and supporting electrolytes were examined to optimize conditions for getting intense signal of the target analyte. Linear calibration curve was obtained using SWAS voltammetric data obtained under optimized conditions. The limit of detection with a value of 0.695 μg/L suggests that the designed sensor can sense lead ions even below the permissible concentration level (10 μg/L) recommended by the World Health Organization and Environmental Protection Agency of USA. The designed sensor demonstrated sensitivity, selectivity and stability for the targeted analyte. Percentage recoveries from real water samples with standard deviations of less than 2% suggested precision of the proposed method. Moreover, computational findings supported the experimental outcomes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,214
Écart entre enseignants0,184 · 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'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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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