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Enregistrement W3193323274 · doi:10.14351/0831-4985-34.1.32

Comparing Methods of Determining Formalin Concentration in Fluid Preservatives

2020· article· en· W3193323274 sur OpenAlexaffvenue
Irene Finkelde, Robert Waller

Notice bibliographique

RevueCollection Forum · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIndoor Air Quality and Microbial Exposure
Établissements canadiensCanadian Museum of NatureQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreservativeFormaldehydeTitrationChemistryChromatographySulfiteFixativePipetteSodium sulfiteAqueous solutionSodiumBiochemistryFood scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Formalin (3.7% weight/weight [w/w], 4% weight/volume [w/v] aqueous formaldehyde) is commonly used as a fixative to prevent postmortem changes in the tissues of a specimen. The specimen is then either maintained in formalin or transferred to another fluid preservative, such as ethanol or isopropanol, for long-term preservation. Residual formalin often remains in the preservation fluid. As formaldehyde is a known carcinogen, it is important to know the concentration present in preservation fluids. A titration method has been developed to determine formalin concentration in fluid preservatives. It utilizes sodium sulfite to react with formaldehyde in solution. An adjustable, repeating pipette and a digital titrator allow for the rapid determination of formalin concentrations in small samples (<1 ml). This method of titration is compared with three commercially available methods of determining formaldehyde and formalin concentration: two brands of formaldehyde test strips, Quantofix® (Machery-Nagel GmbH) and MQuant® (EMD Millipore Corp), and a drop count titration test kit (Hach® formaldehyde test kit, model FM-1). A comparison and evaluation are made on the effectiveness of each method in determining the concentration of formalin in preservation fluids.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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