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Enregistrement W310472651

Analysis of organic matter at the soil-water interface by NMR spectroscopy: Implications for contaminant sorption processes

2009· article· en· W310472651 sur OpenAlexaff
Myrna J. Simpson, André J. Simpson

Notice bibliographique

RevueAGU Spring Meeting Abstracts · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNMR spectroscopy and applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSorptionMagic angle spinningChemistryOrganic matterSoil waterEnvironmental chemistrySoil organic matterCarbon-13 NMRNuclear magnetic resonance spectroscopyNMR spectra databaseMagic angleAdsorptionOrganic chemistrySoil scienceGeologySpectral line
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contaminant sorption to soil organic matter (OM) is the main fate of nonionic, hydrophobic organic contaminants in terrestrial environments and a number of studies have suggested that both soil OM structure and physical conformation (as regulated by the clay mineral phase) govern contaminant sorption processes. A great deal of this evidence has come from macroscopic observations with contaminants and soil fractions as well as a recent mass balance approach where the sum of the parts exceeded the whole suggesting that the physical arrangement of OM in organo-mineral complexes may be more important than OM structure in sorption processes (1). In addition, recent studies with constructed organo-mineral complexes have suggested that aliphatic OM is preferred over aromatic moieties and suggests that clay minerals play an indirect role by governing the sorption of organic contaminants by controlling the surface accessibility of OM at the soil-water interface (2,3). To investigate this further, a number of soil samples were characterized by both solid-state 13C Cross Polarization Magic Angle Spinning (CPMAS) NMR and 1H High Resolution Magic Angle Spinning (HR-MAS) NMR. HR-MAS NMR is an innovative NMR method that allows one to examine samples that are semi-solid using liquid state NMR methods (ie: observe 1H which is more sensitive than 13C). With HR-MAS NMR, only those structures that are in contact with the solvent are NMR visible thus one can probe different components within a mixture using different solvents. The 1H HR-MAS NMR spectrum of a grassland soil swollen in water (D2O) is dominated by signals from alkyl and O-alkyl structures but signals from aromatic protons are negligible (the peak at 8.2ppm is attributed to formic acid). When the soil is swollen in DMSO-d6, a solvent which is more penetrating and capable of breaking hydrogen bonds, aromatic signals are visible suggesting that the aromatic structures are buried within the soil matrix and do not exist at the soil-water interface. The 13C solid-state NMR data confirms that aromatic carbon is present in substantial amounts (estimated at 40% of the total 13C signal) therefore, the lack of 1H aromatic signals in the HR-MAS NMR spectrum indicates that aromatic structures are buried and that the soil-water interface is dominated by aliphatic chains, carbohydrates, and peptides. The NMR data indicates that the mineral component of soils governs the physical conformation of OM at the soil-water interface. Consequently, one must consider that one-dimensional NMR methods provide an excellent overview of all the structures that are present but they do not provide direct information regarding which structures are available or accessible at the soil-water interface for contaminant interactions.

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
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