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Enregistrement W2031372163 · doi:10.1021/es702523w

Elemental, Isotopic, and Spectroscopic Assessment of Chemical Fractionation of Dissolved Organic Matter Sampled with a Portable Reverse Osmosis System

2008· article· en· W2031372163 sur OpenAlexaff
Alexandre Ouellet, Dragosh Catana, Jean‐Baptiste Plouhinec, Marc Lucotte, Yves Gélinas

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReverse osmosisFractionationEnvironmental chemistryOrganic matterDissolved organic carbonChemistryEnvironmental scienceChromatographyMembraneOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Portable reverse osmosis (RO) systems are increasingly being used for isolating dissolved organic matter (DOM) from freshwater aquatic systems because of their high volume processing capacity and high absolute DOM recoveries. However, obtaining complete recoveries implies the rinsing of the reverse osmosis system with a solution of dilute NaOH and combining the rinse solution and the DOM concentrate. Because of the potential chemical alterations that can affect the integrity of the organic pool leached from the RO system at high pHs, this approach is not compatible with studies based on the molecular-level analysis of DOM. The potential for elemental, isotopic, and chemical fractionation was thus evaluated on a series of freshwater DOM samples concentrated in the field with a portable RO system when the concentrate and the rinse solution are not combined. DOC recoveries in the concentrate varied between 81.6 and 88.8%, and total balance calculations showed total recoveries of dissolved and particulate organic carbon ranging between 96.4 and 106.9%. Despite similar delta13C signatures, differences in N content and FTIR-based chemical composition between the concentrate and the rinse DOM solutions suggest some degree of chemical fractionation.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,242
Écart entre enseignants0,234 · 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.

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

Citations14
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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