Standoff detection of natural bioaerosol by range-gated laser-induced fluorescence spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
The biological threat has emerged as one of today's primary security challenges due to the increased accessibility to biological warfare technology and the limited efficiency of detection and protection measures against such menace. Defence Research and Development Canada (DRDC) has investigated various methods, including the improvement of atmospheric bioaerosol monitoring, to increase the readiness against such threat. By the end of the 90s, DRDC developed a standoff bioaerosol sensor based on intensified range-gated spectrometric detection of Laser Induced Fluorescence (LIF). This work has showed an important potential of detecting and discriminating in real-time several bioaerosols. The LIDAR system that monitors atmosphere cells from a standoff position induces specific spectrally wide fluorescence signals originating from inelastic interactions with complex molecules forming the building blocks of the bioaerosols. This LIF signal is spectrally collected by a combination of a dispersive element and a range-gated ICCD that records the spectral information within a range-selected atmospheric volume. To assess further the potential of discrimination of such technique, this innovative sensor was used to obtain spectral data of various natural bioaerosols. In order to evaluate the discrimination of biological agent simulants from naturally occurring background fluorescing materials, the obtained results were compared with the ones of bioaerosol simulants (<i>Bacillius subtilis var globiggi </i>(BG) and <i>Erwinia herbicola </i>(EH)) acquired in 2001. The robustness of the spectral data with time was also investigated. From our results, most of the studied natural materials showed a spectral shift of various degrees, and up to 10 nm, to the longer wavelength one year later.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».