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Enregistrement W2022716622 · doi:10.1007/s13361-015-1123-0

Development of Laser Desorption Imaging Mass Spectrometry Methods to Investigate the Molecular Composition of Latent Fingermarks

2015· article· en· W2022716622 sur OpenAlexafffund
Nidia Lauzon, Martin Dufresne, Vinita Chauhan, Pierre Chaurand

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society for Mass Spectrometry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueForensic Fingerprint Detection Methods
Établissements canadiensHealth CanadaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHealth Research BoardHealth CanadaState of New Jersey Department of Health
Mots-clésChemistryMass spectrometryMass spectrometry imagingDesorptionMatrix-assisted laser desorption/ionizationChromatographyNanotechnologyAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For a century, fingermark analysis has been one of the most important and common methods in forensic investigations. Modern chemical analysis technologies have added the potential to determine the molecular composition of fingermarks and possibly identify chemicals a suspect may have come into contact with. Improvements in analytical detection of the molecular composition of fingermarks is therefore of great importance. In this regard, matrix-assisted laser desorption ionization (MALDI) and laser desorption ionization (LDI) imaging mass spectrometry (IMS) have proven to be useful technologies for fingermark analysis. In these analyses, the choice of ionizing agent and its mode of deposition are critical steps for the identification of molecular markers. Here we propose two novel and complementary IMS approaches for endogenous and exogenous substance detection in fingermarks: sublimation of 2-mercaptobenzothiazol (2-MBT) matrix and silver sputtering.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations84
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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