Negative Binomial Regression Model for Road Accident Analysis in Hong Kong
Notice bibliographique
Résumé
Excessive total nitrogen (TN) in the aqueous environment causes a notable negative impact on agriculture, human health, and the economy on a global scale. Conventional analytical techniques for determining TN in water usually involve long and tedious procedures with extensive sample preparation for digestion and titration. In recent years, lab-on-a-chip platforms have enabled in-situ measurements of water pollutants such as nitrate, nitrite, and ammonium. However, the digestion of organic nitrogen compounds in aqueous solutions still remains to be a challenge for portable analytical systems. In this paper, a portable TN analytical system is developed for on-site measurement of TN in a short assay time. It contains a TN reaction chamber for nitrogen digestion and reduction, and an optical measurement chamber for colorimetric determination of total nitrite. The ultraviolet-C (UVC)-thermal digestion method and the United States Environmental Protection Agency (EPA)-standard nitrate-nitrite determination method are implemented on the TN analytical system. Thorough investigations are performed to explore the optimum reaction conditions and reagent volumes in the process of TN oxidation, nitrate reduction, and nitrite detection, including oxidation time, temperature and substrate, oxidizer concentrations, nitrate reduction time, nitrite colorimetric reaction time, and reagents stability over time. Our system can complete fast oxidation and colorimetric determination of TN within 36 min, with a measurement range of 1 μg/L to 10 g/L and a limit of detection of 1.2 mg/L (lower than the World Health Organization standard of 10 mg/L). This portable TN analytical system enables the digestion and measurement of TN in a quick, portable, and low-cost manner.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».