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Enregistrement W2069432345 · doi:10.1021/ac049425k

Sensing of Halocarbons Using Femtosecond Laser-Induced Fluorescence

2004· article· en· W2069432345 sur OpenAlexaff
Jean-François Gravel, Qing Luo, Denis Boudreau, Xinlan Tang, S. L. Chin

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFemtosecondChemistryLaserLaser-induced fluorescenceFluorescenceOzoneLidarAtmosphere (unit)PhotochemistryAnalytical Chemistry (journal)Environmental chemistryOpticsMeteorologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A femtosecond laser-induced clean fluorescence technique was explored as a means to monitor halogenated alkanes in the atmosphere. Characteristic difluorocarbene radical (CF2) fluorescence in the UV-vis can be generated inside a femtosecond laser-induced filament for different halocarbons. We show that, due to different dissociation and excitation kinetics leading to fluorescence emission, it is possible to temporally resolve the characteristic fluorescence of CF2-containing halocarbons from that of background species, therefore enhancing the signal-to-noise ratio. Laboratory-scale experiments demonstrate the potential use of femtosecond laser-induced clean fluorescence for the remote sensing of halocarbons in the atmosphere. The combination of this detection strategy with LIDAR could allow the long-range monitoring of several atmospheric species with a single laser source, eventually leading to a better understanding of chemical and dynamic processes affecting global warming, ozone loss, tropospheric pollution, and weather prediction.

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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations88
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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