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Enregistrement W3093076388 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-5931

Detection of Crude Oil Contamination in St-Lawrence Estuary Sediments Using n-Alkanes and PAHs Diagnostic and Isotopic Ratios

2020· article· en· W3093076388 sur OpenAlexaff
Léticia Dupont, Anic Imfeld, Alexandre Ouellet, Yves Gélinas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContaminationChemistryPetroleumEnvironmental chemistryCrude oilEstuarySedimentGas chromatographyChromatographyOrganic chemistryGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Excessive consumption of petroleum and crude oil for energy purposes has resulted in the contamination of many natural systems and waterways. However, determining the presence and level of contamination has been difficult due to the presence of naturally occurring hydrocarbons and to the complexity of the molecular fingerprint of petroleum and crude oils. Naturally occurring straight-chain n-alkanes and polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in sediments are both commonly used to determine organic matter sources through diagnostic and isotope ratios, and these ratios are affected by the presence of petroleum and crude oil. As such, they offer a potential avenue for determining whether crude oil contaminants are present in natural systems. The purpose of this project was to determine whether diagnostic ratios of n-alkanes and of PAHs as well as compound-specific isotope ratios of n-alkanes (∂2Halk and ∂13Calk) could be used to detect crude oil or petroleum contamination, and at what level of contamination the difference becomes significant. This was accomplished by separating the aliphatic and aromatic fractions of the natural and crude oil hydrocarbons by column chromatography, spiking natural sediment hydrocarbons with crude oil hydrocarbons at different levels, and analyzing the samples by GC-MS (Gas Chromatography-Mass Spectrometry) and by GC-IRMS (Isotope-Ratio Mass Spectrometry). The isotopic ratios and the hydrocarbon concentrations were determined by external standard calibration, and the diagnostic ratios were then calculated from the concentrations. Both ratios were then evaluated for their efficiency in detecting the presence of crude oil contamination.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,099

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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