Comparison of four commercial solid-phase micro-extraction (SPME) fibres for the headspace characterisation and profiling of gunshot exhausts in spent cartridge casings
Notice bibliographique
Résumé
Headspace solid-phase micro-extraction (SPME) is a promising technique for the characterisation and profiling of gunshot exhausts in spent cartridge casings, especially for health and environmental risk assessments, as well as forensic purposes. To date, however, no comprehensive investigation has been carried out to objectively assess the kinds of compound released during a discharge that can be recovered by this approach, the selectivity of the main commercially available fibres, and their relative performances for the analysis of gunshot exhausts and the discrimination of different ammunition types. This study aimed to fill this gap. Gunshot exhausts in spent cartridge casings from four different ammunition types were analysed by GC-MS, after extraction with four different commercial fibres: 100 μm polydimethylsiloxane (PDMS), 85 μm polyacrylate (PA), 65 μm polydimethylsiloxane/divinylbenzene (DVB), and 85 μm carboxen/polydimethylsiloxane (CAR). Results showed that, overall, a total of 120 analytes could be observed across the cartridges, but the different tested fibres also displayed distinct performances, which were, to some extent, complementary for the characterisation of gunshot exhausts. DVB, in particular, recovered the most compounds simultaneously. On the other hand, the observed variability between measurements was also high, making it a poor candidate for (semi-)quantitative applications (e.g. estimation of time since discharge and/or source profiling). In this regard, PA demonstrated the highest potential for broad use and implementation in multi-purpose methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».