Forensic analysis by solid sampling electrothermal vaporization coupled to inductively coupled plasma optical emission spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
To analyze trace evidence found at crime scenes, non-destructive analysis techniques or analysis techniques requiring minute amounts of sample are preferred. One such technique is solid sampling electrothermal vaporization (ETV) coupled to inductively coupled plasma optical emission spectrometry (ICPOES), which requires only 0.1-5 mg of sample. As a result, it has been utilized in several applications of forensic research. This article discusses the capabilities of ETV-ICPOES among current analytical methods and introduces its value as a tool for the analysis of forensic evidence. The latest advancements of ETV-ICPOES demonstrate the diverse opportunities for the identification, determination, and discrimination of evidence. Methods of ETV-ICPOES for the direct analysis of various physical evidence, including trace evidence, are reviewed. Some methods involve quantification of multiple elements using, commonly, matrix-matched external calibration with certified reference materials. Other methods combine qualitative multi-element analysis, based on the area of each analyte peak produced during the vaporization step of the ETV temperature program, and multivariate analysis using principal component analysis or linear discriminant analysis. In all cases, internal standardization with an argon emission line first compensates for sample loading effects on the plasma. Perspectives for utilizing ETV-ICPOES in future forensic settings are also offered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».