Characterizing arsenic in preserved hair for assessing exposure potential and discriminating poisoning
Notice bibliographique
Résumé
Advanced analytical techniques have been used to characterize arsenic in taxidermy specimens. Arsenic was examined to aid in discriminating its use as a preservative from that incorporated by ingestion and hence indicate poisoning (in the case of historical figures). The results are relevant to museum curators, occupational and environmental exposure concerns, toxicological and anthropological investigations. Hair samples were obtained from six taxidermy specimens preserved with arsenic in the late 1800s and early 1900s to investigate the arsenic incorporation. The presence of arsenic poses a potential hazard in museum and private collections. For one sample, arsenic was confirmed to be present on the hair with time-of-flight secondary ion mass spectrometry and then measured with neutron activation analysis to comprise 176 microg g(-1). The hair cross section was analysed with synchrotron micro-X-ray fluorescence to investigate the transverse distribution of topically applied arsenic. It was found that the arsenic had significantly penetrated all hair samples. Association with melanin clusters and the medulla was observed. Lead and mercury were also identified in one sample. X-ray absorption near-edge spectroscopy of the As K-edge indicated that an arsenate species predominantly existed in all samples; however, analysis was hindered by very rapid photoreduction of the arsenic. It would be difficult to discriminate arsenic consumption from topically applied arsenic based on the physical transverse distribution. Longitudinal distributions and chemical speciation may still allow differentiation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».