Monitoring of polycyclic aromatic hydrocarbon contamination at four oil spill sites using fluorescence spectroscopy coupled with parallel factor-principal component analysis
Notice bibliographique
Résumé
Fluorescence spectroscopy analysis of oil and environmental samples collected from four oil spill incidents in Canada-a 2016 pipeline spill into the North Saskatchewan River (NSR), Saskatchewan; a 2015 train derailment in Gogama, Ontario; the 1970 sinking of the SS Arrow ship in Chedabucto Bay, Nova Scotia; and the 1970 sinking of the Irving Whale barge in the Gulf of St. Lawrence-permitted assessment of the PAH content of environmentally weathered samples. A recently developed fluorescence fingerprinting model based on excitation-emission matrix-parallel factor analysis-principal component analysis (EEM-PARAFAC-PCA) was applied to (i) evaluate the intensity of the abundant PAH groups in the samples, (ii) investigate changes in the PAH composition of environmental samples over time due to weathering, and (iii) classify the original spilled oil and environmental samples within the already established classes of the fingerprinting PCA model. The environmental sediment samples collected from the Husky Energy spill site show loss of PAHs occurring over the course of 15 months post-spill. However, the extent of weathering depends on several environmental factors rather than solely the time of weathering, the PAH loss was maximum at 15 months. There was a decrease in the PAH content of the environmental samples of Gogama spill collected 20 months post-spill. Almost all of Gogama environmental sediment samples underwent substantial weathering, making PCA classification impractical. The SS Arrow and Irving Whale samples fell within adjacent PCA groups, as they both had a similar type of spilled oil (Bunker C) with similarity in chemical composition.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».