Development and Calibration of an Organic-Diffusive Gradients in Thin Films Aquatic Passive Sampler for a Diverse Suite of Polar Organic Contaminants
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A unique configuration of the diffusive gradients in thin films sampler for polar organics (o-DGT) without a poly(ether sulfone) membrane was developed, calibrated, and field-evaluated. Diffusion coefficients ( D ) through agarose diffusive gels ranged from (1.02 to 4.74) × 10 –6 cm 2 /s for 34 pharmaceuticals and pesticides at 5, 13, and 23 °C. Analyte-specific diffusion–temperature plots produced linear ( r 2 > 0.85) empirical relationships whereby D could be estimated at any environmentally relevant temperature (i.e., matched to in situ water conditions). Linear uptake for all analytes was observed in a static renewal calibration experiment over 25 days except for three macrolide antibiotics, which reached saturation at 300 ng (≈15 d). Experimental sampling rates ranged from 8.8 to 16.1 mL/d and were successfully estimated with measured and modeled D within 19% and 30% average relative error, respectively. Under slow flowing (2.4 cm/s) and static conditions, the in situ diffusive boundary layer (DBL) thickness ranged from 0.023 to 0.075 cm, resulting in a maximum contribution to mass transfer of <45%. Estimated water concentrations by o-DGT at a wastewater treatment plant agreed well with grab samples and appeared to be less influenced by the boundary layer compared to that of polar organic chemical integrative samplers (POCIS) deployed simultaneously. The o-DGT sampler is a promising monitoring tool that is largely insensitive to the DBL under typical flow conditions, facilitating the application of measured/modeled diffusion-based sampling rates. This significantly reduces the need for sampler calibration, making o-DGT more widely applicable, reliable, and cost-effective compared to current polar passive samplers.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 découle