Profiling Volatilomes: A Novel Forensic Method for Identification of Confiscated Illegal Wildlife Items
Notice bibliographique
Résumé
Globally, the rapid decline in wildlife species has many causes. The illegal trafficking of fauna and flora is a major contributor to species decline and continues to grow at an alarming rate. To enable the prosecution of those involved in the trafficking of illegal wildlife, accurate and reliable identification is paramount. Traditionally, morphology and DNA amplification are used. This paper investigates a novel application of volatilome profiling using comprehensive two-dimensional gas chromatography coupled with time of flight mass spectrometry for wildlife sample detection. Known samples of elephant-derived ivory, other dentine samples, and bone (a common ivory substitute) were used as reference samples for volatilome profiling. Subsequently, specimens that were suspected ivory from border control seizures were obtained and analysed. Confirmatory DNA analyses were conducted on seized samples to establish the reliability parameters of volatilome profiling. The volatilome method correctly identified six of the eight seized samples as elephant ivory, which was confirmed through DNA analysis. There was also clear distinction of African elephant ivory parts from the bone and dentine samples from other species, as shown through PCA and discriminant analyses. These preliminary results establish volatilome profiling through GC×GC-TOFMS as a novel screening method used for the identification of unknown wildlife contraband.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».