MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2341815879 · doi:10.2166/wst.2004.0550

An analytical method for shipboard extraction of the odour compounds, 2-methylisoborneol and geosmin

2004· article· en· W2341815879 sur OpenAlexafffundabout
Brian G. Brownlee, Gordia MacInnis, M. N. Charlton, Susan B. Watson, S. Hamilton-Browne, Jacqui Milne

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Chemistry and Analysis
Établissements canadiensMinistry of EnvironmentOntario Clean Water Agency
Organismes subventionnairesOntario Water Consortium
Mots-clésGeosminDichloromethaneEnvironmental chemistryExtraction (chemistry)Environmental scienceReagentReproducibilityChemistryChromatographyOdor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extractions for the analysis of geosmin and 2-methylisoborneol (MIB) were carried out on board a research vessel by extracting water samples in the collection bottles with dichloromethane. The extracts are stable and can be stored for up to two months with no apparent loss of analytes. Workup and analysis could be done at the rate 15-20 samples per week. Approximately 150 samples from Lake Ontario were analyzed in 2000 and 120 samples in 2001. Concentrations as low as 1 ng/L could be detected, but reliable determination was only attained above 5 ng/L (> 80% qualifier ion match within +/- 50%). Reproducibility between duplicates was generally better than 10%, and recovery of surrogate standards from reagent water averaged ca. 80% and from lake water ca. 60%. In early September, 2000, geosmin concentrations in Lake Ontario ranged from 1-13 ng/L and MIB from 1-31 ng/L. In 2001, the ranges were 1-47 and 1-56 ng/L for geosmin and MIB, respectively. Lowest concentrations occurred in the western and central regions and highest concentrations in the eastern region and St Lawrence River.

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)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,266 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWater Science & TechnologyMême sujetEnvironmental Chemistry and AnalysisTravaux en français237 207