Exploring the detection of microcystin-LR using polar organic chemical integrative samplers (POCIS)
Notice bibliographique
Résumé
Polar organic chemical integrative samplers (POCIS) were used in this study to explore passive sampling for the detection of microcystin-LR (MC-LR). POCIS were deployed in triplicate for a minimum of 28 days at the inlet and outlet of a 1 km2, 4.2 km long lake in Atlantic Canada. POCIS results were compared to lake water grab sampling and followed a similar trend. Laboratory POCIS studies using lake water spiked with known MC-LR concentrations were used to estimate lake water concentrations over the deployment period by calculating POCIS sampling rate (Rs). The Rs for MC-LR in this lake water was found to be 0.045 (±0.001) and 0.041 (±0.001) L per day for initial concentrations of 0.5 and 1.0 μg L-1. Estimated MC-LR concentrations from POCIS were generally higher than grab sampling results, especially at the outlet to the lake from late September to late October. This could possibly give a better picture of MC-LR concentrations in the lake; MC-LR concentrations can fluctuate substantially over short time periods. POCIS were able to detect MC-LR in the water stream when grab sampling resulted in non-detects (i.e., below detection limit of LC-MS/MS). The use of passive sampling for MC-LR could have beneficial implications for public health and toxicity testing by lowering detection limits for this chronically and acutely toxic chemical. The correlation of aqueous MC-LR concentrations to POCIS MC-LR concentrations needs further study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».