APPLICATION OF STATISTICAL ANALYSIS IN THE SELECTION OF DIAGNOSTIC RATIOS FOR FORENSIC IDENTIFICATION OF AN OIL SPILL SOURCE
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In this work, 14 fresh crude oils of different types and origins were analyzed by gas chromatography with mass-selective detection, and over 80 potentially diagnostic ratios were calculated based on the quantitation of isoprenoids, polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), biomarkers, diamondoids, bicyclic sesquiterpanes and aromatic steranes, etc. Diagnostic power (DP) was calculated for the selection of the candidate source-sensitive diagnostic ratios and used to determine which ratios were most diagnostic among the crude oils studied. In order to investigate the effect of evaporative and biodegradative weathering on diagnostic ratios and thereby to differentiate weathering-resistant ratios from weathering-sensitive ratios, triplicate analyses were performed for two suites of reference oils, laboratory-evaporated Prudhoe Bay crude oils and laboratory-biodegraded Alberta Sweet Mixed Blend (ASMB) crude oils, respectively. Student'S t-test was used to statistically evaluate whether diagnostic ratios were significantly affected by weathering and to ensure that the observed change is not due to analytical variance. It was found that, diagnostic ratios generally remained consistent for oils with slight to medium evaporative weathering, only the ratios of those compounds with lower boiling points such as adamantanes changed greatly. For biodegraded oils, most of diagnostic ratios remained constant for lightly to moderately biodegraded oils; while most of diagnostic ratios with exception of certain triaromatic steranes and high-molecular-weight terpane and sterane biomarkers demonstrated significant changes for heavily biodegraded oils.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».