Feasibility of Using Near-Infrared Spectroscopy for Rapid Quantification of 17β-Estradiol Sorption Coefficients in Soil
Notice bibliographique
Résumé
Livestock manure contains natural steroid hormones, with the most potent being 17β-estradiol. The transport of steroid hormones from agricultural fields to adjacent water bodies can result in 17β-estradiol environmental contamination impacting aquatic organisms. Sorption coefficients are useful input into models that estimate risk of water contamination. The feasibility of applying near-infrared spectroscopy (NIRS) for determining sorption coefficients of 17β-estradiol in soil was investigated for two irregular undulating to hummocky terrain landscapes in Manitoba and Saskatchewan, Canada. A total of 609 soil samples in 140 soil profiles were collected from several horizons to a depth of 1 m. Air-dried and sieved (2 mm) soil samples were analyzed for soil organic carbon (SOC), soil pH, and soil texture. Sorption coefficients of 17β-estradiol were determined by a batch equilibrium process. Spectral data were collected from soil samples (25 g) using two instruments, the 45VISNIR Zeiss Corona (wavelength range 700-1690 nm) and the Foss NIRSystems 6500 (wavelength range 1100-2500 nm). Regardless of the site and instrument, the predictive models were excellent for both SOC and 17β-estradiol sorption coefficients. The data thus generated can be used as input parameters in fate models for efficient risk assessments and decision-making programs for environmental safety where soils are at risk of receiving inputs of 17β-estradiol. Calibration results for soil pH were also adequate with Corona outperforming the Foss instrument. Soil texture predictions were relatively unsuccessful regardless of the instrument and site.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».