Calibration of Permeation Passive Samplers with Silicone Membranes Based on Physicochemical Properties of the Analytes
Notice bibliographique
Résumé
Passive sampling is a very attractive alternative to active sampling due to its simplicity and low cost. Among the passive samplers used in air analysis, permeation passive samplers are the least affected by ambient conditions, including humidity, air currents, and temperature changes. The biggest drawback of permeation passive samplers is the need to calibrate them experimentally for each individual target analyte. The paper presents the results of research on the calibration of permeation passive samplers based on physicochemical properties of the analytes. Strong correlations were found between the calibration constants of the samplers and the number of carbon atoms among families of compounds (R2 ranging from 0.8507 for alcohols to 0.9995 for aromatic hydrocarbons), the molecular weights of the compounds (R2 = 0.8742), their boiling points (R2 = 0.8911), and linear temperature-programmed retention indexes (R2 = 0.9225). The last correlation makes it possible to estimate the calibration constants for unidentified analytes, which is impossible when the conventional procedure is used. This makes it possible to deploy permeation passive samplers in the same way in which active sampling is deployed.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».