MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4306755532 · doi:10.1080/00103624.2022.2137184

Development of a Method for Preservation, Extraction, and Quantitation of 4,4’-Methylenedianiline in Soils of Varied Texture and Organic Matter Content

2022· article· en· W4306755532 sur OpenAlexaff
Audrey Joly, Sébastien Gagné, Robert J. West, Simon Aubin, David Dewez, Jacques Lesage

Notice bibliographique

RevueCommunications in Soil Science and Plant Analysis · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Chemistry and Analysis
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travail
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil waterOrganic matterExtraction (chemistry)Detection limitChemistrySoil testSoil textureEnvironmental chemistryPesticideChromatographyEnvironmental scienceSoil scienceAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the reactivity and degradability of 4,4’-methylenedianiline (4,4’-MDA) with organic matter in soils, the improvement of Brunet et al. method makes it possible to monitor the substance in the environment. In fact, 4,4’-MDA can be found in soils, used for agriculture for example, if 4,4’-methylene diphenyl diisocyanate (4,4’-MDI) based fertilizers and pesticides are used. The possible degradation of 4,4’-MDI-based polyurethane could result in formation of 4,4’-MDA. To have a soil where 4,4’-MDA could be uniformly distributed, an impregnation method was developed. The method was validated using 1 g of the impregnated soil ranging 2,4% to 10% of organic matter, and the addition of both internal and surrogate standard to correct any losses of the substance over the different steps of the method. The limit of detection (LOD) and limit of quantification (LOQ) for the determination of 4,4’-MDA in soil are 0.107 and 0.358 μg/kg (dry weight), respectively, with a dynamic range between 5 and 250 μg/kg. For the intra-day precision, the result was 4,28% and for the inter-day, it was 9,32%. The accuracy was 96,4% and the total recovery obtained was 82.02%. Moreover, the stability of 4,4’-MDA was demonstrated in dry soil samples or in samples completely immersed in methanol over a 14-day period.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCommunications in Soil Science and Plant AnalysisMême sujetEnvironmental Chemistry and AnalysisTravaux en français237 207