A capacitively coupled contactless conductivity detector with micellar electrokinetic chromatography for the detection of ethanol in milk
Notice bibliographique
Résumé
The consumption of alcohol during breastfeeding can lead to ethanol-contaminated breastmilk, and when consumed by infants, can cause reduced intake of milk and improper development. Health organizations provide oversimplified and vague guidelines to breastfeeding women regarding alcohol consumption. Commercialized products exist to enumerate the presence of ethanol in breastmilk but are underdeveloped. Laboratory separation and detection methods offer accurate and sensitive results, but require off-site testing, expensive equipment, and skilled personnel. This thesis addresses the lack of point-of-care sensors to detect ethanol in breastmilk by developing a microfluidic sensor that uses capacitively coupled contactless conductivity detection and micellar electrokinetic chromatography to separate and detect ethanol in bovine skim milk as a preliminary step towards detecting ethanol in breastmilk. A custom-built capacitively coupled contactless conductivity microfluidic sensor is developed and the effects of shielding techniques and electrode spacing against the signal-to-noise ratio are optimized. The optimal results are achieved with a ground line shielding technique and 500 μm electrode spacing. For ethanol separation, micellar electrokinetic chromatography, a mode of microchip capillary electrophoresis, is employed with a 20 mM citrate, 30 mM sodium dodecyl sulfate, and 4.3% 0.1 M sodium hydroxide (v/v) background electrolyte solution. Ethanol is detected in three Canadian milk brands in five minutes average and a limit of detection of 0.97% (v/v) is achieved. The developed microfluidic sensor serves as a promising approach to the on-site testing of ethanol in breastmilk using laboratory grade separation and detection methods on a miniaturized scale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».