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Enregistrement W2065789542 · doi:10.1021/ac0608523

Passive Sampler for Dissolved Organic Matter in Freshwater Environments

2006· article· en· W2065789542 sur OpenAlexaffabout
Buuan Lam, André J. Simpson

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDissolved organic carbonWetlandChemistryOrganic matterGroundwaterAquiferHydrology (agriculture)Environmental chemistryEnvironmental scienceEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A passive sampler for the isolation of dissolved organic matter (DOM) from freshwater environments is described. The sampler consists of a molecular weight selective membrane (1000 kDa) and an anion exchange resin (diethylaminoethylcellulose (DEAE-cellulose)). NMR indicates the samplers isolate DOM that is nearly indistinguishable from that isolated using the batch DEAE-cellulose procedure. In a comparative study DOM isolated from Lake Ontario cost approximately 0.30 dollars/mg to isolate using the passive samplers while DOM isolated using the traditional batch procedure cost approximately 8-10 dollars/mg. The samplers have been shown to be effective in a range of freshwater environments including a large inland lake (Lake Ontario), fast flowing tributary, and wetland. Large amounts (gram quantities of DOM) can be easily isolated by increasing the size or number of samplers deployed. Samplers are easy to construct, negate the need for pressure filtering, and also permit a range of temporal and spatial experiments that would be very difficult or impossible to perform using conventional approaches. For example, DOM can be monitored on a regular basis at numerous different locations, or samplers could be set at different depths in large lakes. Furthermore, they could potentially be deployed into hard to reach environments such as wells, groundwater aquifers, etc., and as they are easy to use, they can be mailed to colleagues or included with expeditions going to difficult to reach places such as the Arctic and Antarctic.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,005

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations22
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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