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Enregistrement W4232884432 · doi:10.32920/ryerson.14655558

Feasibility of Establishing an Enzyme-Linked Immunosorbent Assay (ELISA) Laboratory for the Detection of Dioxins in Economically Marginalized and Developed Countries

2021· preprint· en· W4232884432 sur OpenAlexaffabout
Adrienne K. Lee

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChristian ministryContaminationSoil testDeveloping countrySample (material)BusinessBiotechnologyEnvironmental scienceWaste managementChemistryEngineeringChromatographyPolitical scienceBiologyEconomic growthEconomicsSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Finding a low cost and accessible means of detecting for dioxins in contaminated soil is a necessary step to ensure the health and safety of humans and the environment worldwide. Conventional technologies based on mass spectrometry are expensive and inaccessible. A minimally resourced laboratory and the use of ELISA will be discussed as a feasible, accessible, low cost alternative. The correlation between a minimally resourced laboratory (Ryerson University) and a fully resourced laboratory (Ontario Ministry of the Environment) was strong (n=13, r²=0.888, slope=0.87). To demonstrate the functionality of the minimally resourced laboratory, a supplemental site was characterized using ELISA. Results from the Ryerson and OMOE laboratories produced similar dioxin concentrations of undetectable to 120.26pgTEQg⁻¹ and 32.38 to 163.2pgTEQg⁻¹, respectively. This study illustrates an alternative for evaluating contaminated soil that could serve as a technology transfer for marginalized economies, and provide an accessible form of sample analysis in developed countries.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,814

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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