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Enregistrement W1996818971 · doi:10.1080/10406630601028171

CORRECTION OF ANALYTICAL RESULTS FOR RECOVERY: DETERMINATION OF PAH<b>s</b>IN AMBIENT AIR, SOIL, AND DIESEL EMISSION CONTROL SAMPLES BY ISOTOPE DILUTION GAS CHROMATOGRAPHY-MASS SPECTROMETRY

2006· article· en· W1996818971 sur OpenAlexaffabout
Andrzej Wnorowski, Mylaine Tardif, David Harnish, Gary Poole, C. Chiu

Notice bibliographique

RevuePolycyclic aromatic compounds · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryIsotope dilutionMass spectrometryMatrix (chemical analysis)Analytical Chemistry (journal)DilutionIsotopeParticulatesDiesel fuelDeuteriumEnvironmental chemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Results from soil, diesel emission and ambient air control particulate matter samples on the determination of 30 PAHs were evaluated to establish whether the use of recovery data would result in an improvement of the quantitation accuracy over the uncorrected data. The performance of the recovery-corrected technique was initially evaluated using recovery results from PAH standard reference material samples spiked with analogue deuterated isotopes. The results showed an excellent correlation between recoveries of natives and corresponding surrogates for all matrices studied. The practical merit of the isotope dilution mass spectrometry technique was further assessed by spiking control samples with corresponding isotopic analogues and comparing the measured concentration of natives obtained with uncorrected and recovery-corrected techniques. The data revealed that the use of recovery correction leads to results closer to the real values, thus decreasing the negative bias due to losses that occur during the analytical process. The mean accuracy difference between uncorrected and corrected data is more pronounced as the sample matrix becomes more complex, such as soil (15 ± 12%) or diesel emission (8 ± 11%), and less for simpler ambient air matrix samples (3 ± 16%). Precision between the two techniques was comparable within each matrix and relatively close between the different matrices.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,224 · 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
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

Citations11
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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