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Enregistrement W1984906378 · doi:10.1002/etc.5620191007

Surfactant sorption to soil and geologic samples with varying mineralogical and chemical properties

2000· article· en· W1984906378 sur OpenAlexaff
Myrna J. Salloum, M. J. Dudas, W. B. McGill, Sean Murphy

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Chemistry and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSorptionEnvironmental chemistryPulmonary surfactantSoil waterEnvironmental scienceMineralogyChemistrySoil scienceGeologyAdsorptionOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The sorptive behavior of two surfactants (Triton X-1000® and Dowfax® 8390) with two surface soil samples, a subsurface soil sample, a weathered black shale containing large amounts of aged organic matter, an aeolian sand, and two clay minerals (montmorillonite and kaolinite) was examined. Dowfax 8390 (dianionic surfactant) sorption was not detected with any of the samples. In contrast, Triton X-100, an ethoxylated nonionic surfactant, sorbed to all the samples. The mole surfactant sorbed/g sorbent (mol surf g sorbent) was greater for samples containing large amounts of smectite minerals and nonlinearity of the Triton X-100 isotherm increased in samples low in organic carbon. The X-ray diffraction analysis concluded that the ethoxylate group of Triton X-100 intercalates with montmorillonite. The weathered black shale sample also has a high mol surf g sorbent value when reacted with Triton X-100 but contains less smectite clay. We suggest that Triton X-100 may be reacting via hydrophobic groups (branched alkyl chain) with the shale sample. Consequently, sorption of alcohol ethoxylate surfactants cannot be predicted solely on the basis of soil attributes such as clay or organic matter content, for it appears that the organic matter-clay organization may predominate in these types of interactions.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,161 · 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

Citations39
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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