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Enregistrement W3183145999 · doi:10.1021/acs.est.1c00179

Combining Headspace Solid-Phase Microextraction with Internal Benchmarking to Determine the Elimination Kinetics of Hydrophobic UVCBs

2021· article· en· W3183145999 sur OpenAlexaff
Roxana Sühring, Karina Knudsmark Sjøholm, Philipp Mayer, Matthew MacLeod

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesEuropean Chemical Industry Council
Mots-clésSolid-phase microextractionKineticsBenchmarkingChromatographyChemistryPhase (matter)Organic chemistryGas chromatography–mass spectrometryMass spectrometryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Substances classified as unknown or variable composition, complex reaction products or biological origin (UVCB) present a challenge for environmental hazard and risk assessment. Here, we present a novel approach for whole-substance bioconcentration testing applied to cedarwood oil-an essential oil composed of volatile, hydrophobic organic chemicals. The method yields whole-body elimination rate constants for a mixture of constituents. Our approach combines in vivo dietary fish exposure with internal benchmarking and headspace solid-phase microextraction (HS-SPME) equilibrium sampling followed by suspect-screening analysis. We quantified depuration rate constants of 13 individual cedarwood oil constituents based on relative peak areas using gas chromatography (GC) coupled with Orbitrap-mass spectrometry (MS) and GC triple-quadrupole (QqQ)-MS. For seven constituents with available analytical standards, we compared the rate constants to the results obtained from solvent extraction, clean-up, and targeted GC-MS analysis. The HS-SPME sampling approach allowed for automated sample extraction and analyte enrichment while minimizing evaporative losses of the volatile target analytes and reducing matrix interferences from low-volatility organics. The suspect-screening analysis enabled the quantification of constituents without available analytical standards, while the internal benchmarking significantly reduced variability from differences in delivered dose and analytical variability between the samples.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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