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Enregistrement W2038444745 · doi:10.1002/fact.1021

Field detection and identification of a bioaerosol suite by pyrolysis‐gas chromatography‐ion mobility spectrometry*

2001· article· en· W2038444745 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueField Analytical Chemistry & Technology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerosolBioaerosolIon-mobility spectrometryChemistryPyrolysisGas chromatographyChromatographyMass spectrometryEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Improvements were made to a pyrolysis‐gas chromatography‐ion mobility spectrometry (Py‐GC‐IMS) stand‐alone biodetector to provide more pyrolyzate compound information to the IMS detector module. Air carrier gas flowing continuously through the pyrolysis tube, the rate of air flow, and pyrolysis rate were found to improve the relative quality and quantity of pyrolyzate compounds detected by the IMS detector compared to earlier work. These improvements allowed a greater degree of confidence in the correlation of biological aerosols obtained in outdoor testing scenarios to a standard GC‐IMS biological aerosol dataset. The airflow improvement allowed more biomarker compounds to be observed in the GC‐IMS data domain for aerosols of gram‐negative Erwinia herbicola (EH) and ovalbumin protein as compared to previous studies. Minimal differences were observed for gram‐positive spores of Bacillus subtilis var. globigii (BG) from that of earlier work. Prior outdoor aerosol challenges dealt with the detection of one organism, either EH or BG. Biological aerosols were disseminated in a Western Canadian prairie and the Py‐GC‐IMS was tested for its ability to detect the biological aerosols. The current series of outdoor trials consisted of three different biological aerosol challenges. Forty‐two trials were conducted and a simple area calculation of the GC‐IMS data domain biomarker peaks correlated with the correct bioaerosol challenge in 30 trials (71%). In another 7 trials, the status of an aerosol was determined to be biological in origin. Two additional trials had no discernible, unambiguous GC‐IMS biological response, because they were blank water sprays. Reproducible limits of detection were at a concentration of less than 0.5 bacterial analyte‐containing particle per liter of air. In order to realize this low concentration, an aerosol concentrator was used to concentrate 2000 l of air in 2.2 min. Previous outdoor aerosol trials have shown the Py‐GC‐IMS device to be a credible detector with respect to determining the presence of a biological aerosol. The current series of outdoor trials has provided a platform to show that the Py‐GC‐IMS can provide information more specific than a biological or non‐biological analysis to an aerosol when the time of dissemination is unknown to the operator. The Py‐GC‐IMS is shown to be able to discriminate between aerosols of a gram‐positive spore (BG), a gram‐negative bacterium (EH), and a protein (ovalbumin). © 2001 John Wiley & Sons, Inc. Field Analyt Chem Technol 5: 190–204, 2001

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,757

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,208 · 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