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Enregistrement W2900729012 · doi:10.5539/mas.v12n12p119

Characterization by TGA, SEM, and EDX of Polymeric Matrices Used as Cocaine Camouflages

2018· article· en· W2900729012 sur OpenAlexvenueno aff
Carlos A. Díaz, William F. Garzón M, Juan C. Higuita, Elisabeth Restrepo-Parra

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueForensic Toxicology and Drug Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtraction (chemistry)AdsorptionMatrix (chemical analysis)PolymerThermogravimetric analysisGravimetric analysisMaterials scienceMorphology (biology)ChromatographyChemical engineeringChemistryOrganic chemistryComposite materialGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, a study of samples that contained cocaine camouflaged inside unidentified polymers was performed. Samples were seized at the Dorado International airport in Colombia. Cocaine was adsorbed or occluded within the matrix. The objective of this research was to extract cocaine from the matrices using soxhlet extraction method. Thereafter matrices were analyzed to determine the surface morphology before and after the extraction. Several morphological differences were exhibited between samples including both adsorbed and occluded cocaine. Moreover, changes in the surface morphology were also observed before and after cocaine extraction. The chemical elemental composition of matrices was also studied using energy dispersive spectroscopy, observing that the alkaloid was totally removed in almost all samples after the extraction process. On the other hand, Thermo gravimetric analysis also allows comparing the results obtained for the samples with patterns of pure cocaine and other polymers as CMC, PVA and HEC, finding several similarities of structural type.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,338 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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