Improved and Standardized Methodology for Oil Spill Fingerprinting
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The existing Nordtest methodology for oil spill Identification has over the past 10 years formed an important “platform” for solving oil spill identification cases both in the Scandinavian countries as well as other countries in Europe, the USA and Canada. “Revision of the Nordtest Methodology for Oil Spill Identification” is a cooperative project between the National Oil Spill Identification laboratories in Norway, Sweden, Finland, Denmark and the Battelle Memorial Institute (Duxbury) in the USA. The goals of the project are: (1) to refine the existing Nordtest methodology into a technically more robust and defensible oil spill identification methodology with focus on determination of quantitative diagnostic indices (ratios) and (2) to adjust the revised Nordtest methodology into guidelines for the European Committee for Standardization (CEN). This paper presents the recommended methodology for the analytical oil spill identification part. The sampling techniques and handling of oil samples and background (reference) samples prior to their arrival at the environmental forensic laboratory is not covered in this paper. The recommended methodology approach is a result of documented analytical improvements and a more quantitative treatment of analytical data from gas chromatographic-flame ionization detector (GC/FID) and gas chromatographic-mass spectrometer methods (GC/MS-SIM) and the operational experiences over past few years among the participating forensic laboratories. The experience and literature in the field of oil exploration and production geochemistry have also played an important role for the recommended methodology. The results from a recent Round Robin test carried out among 12 laboratories using this new methodology are presented in a separate paper in this issue (8).
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.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle