Volatile organic compounds of diesel and porcine bone in a simulated controlled fire
Notice bibliographique
Résumé
The detection of burned human remains in a fire is daunting, mainly when identifiable skeletons are not found. This study aims to identify volatile organic compounds (VOC) released from the burning of porcine bones in the presence of diesel in a simulated controlled outdoor setting in Malaysia. Neat diesel was diluted with hexane with a ratio of 1:1 and administered into a gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS). Porcine bone was burned to identify VOCs of porcine bones, whereas 30 mL diesel was burned together with porcine bones to identify VOCs produced from the combined burning. After the burning process, an activated carbon tablet was fixed to the burned sample. Later, the tablet was desorbed with hexane and analysed using GC-MS. Results revealed that the combined burning released a set of VOCs that were not detected in burned porcine bone or neat diesel. This work was able to enforce the detection of specific volatiles from various functional groups such as alkanes, isoalkanes, alkylbenzenes and ketones in the combined burning of diesel with porcine bones. It was also discovered that in the specific conditions applied and controlled in this study, most VOCs of porcine bone and diesel respectively were not detected in the combined burning of porcine bone and diesel.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».