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Enregistrement W2002069647 · doi:10.1021/es026151e

Identification and Characterization of Sorption Domains in Soil Organic Matter Using Structurally Modified Humic Acids

2003· article· en· W2002069647 sur OpenAlexaff
Amrith S. Gunasekara, Myrna J. Simpson, Baoshan Xing

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDepartment of Materials Science and Metallurgy, University of Cambridge
Mots-clésSorptionPhenanthreneChemistryHydrolysisPyreneCompostOrganic chemistryOrganic matterEnvironmental chemistryChromatographyAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sorption of phenanthrene was examined in humic acids (HAs) from different sources: a compost, a peat soil, and a mineral soil. Sub-samples of each HA were subjected to bleaching or hydrolysis to remove predetermined chemical groups from their structures. Bleaching successfully removed a large percentage of rigid, aromatic moieties, whereas hydrolysis removed the mobile, carbohydrate components. Phenanthrene sorption by all HAs was nonlinear (N < 1). However, the phenanthrene isotherms of the bleached HAs were more linear than those of the untreated HAs, whereas the removal of the carbohydrate components by hydrolysis produced more nonlinear isotherms. The introduction of pyrene to the phenanthrene sorption system yielded more linear isotherms for all the HAs, indicative of competitive sorption. Proton spin-spin (1H T2) relaxation determined by nuclear magnetic resonance (NMR) was used to identify separate rigid (condensed) and flexible (expanded) 1H populations and to determine their distribution. These 1H domains were highly sensitive to temperature and correlated well with reported glass transition temperatures for HAs. In combination with the chemical treatments, sorption, and spectroscopic data, we were able to observe some significant relationships among chemical groups, sorption behavior, and structural characteristics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil0,778

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations139
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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