Cross-Contamination of Ignitable Liquid Residues on Wildfire Debris—Detection and Characterization in Matrices Commonly Encountered at Wildfire Scenes
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
Ignitable liquid residue (ILR) samples play an important role in fire investigations. Similar to other types of forensic evidence, maintaining sample integrity depends on the prevention of cross-contamination during both storage and transport. This study examines cross-contamination in ILR samples on various sample matrices (gravel, soil, wood). After inducing leaks in a controlled environment, sample analysis by GC×GC-ToF MS allowed for sensitive detection and in-depth characterization of cross-contamination processes. The potential for false positive identification of ILR is notably present due to cross-contamination. Compound transmission for a mid-range ILR (gasoline), for instance, was detectable after a 1 h exposure, with a complete profile transfer occurring after 8 h regardless of the matrix type. Visual comparisons and uptake rate calculations further confirmed matrix interaction effects taking place in the form of inherent native compound interference and adsorbate–adsorbate interaction during transmission and extraction processes for soil and wood matrices. Chemometric analysis highlighted the advantage of employing statistical analysis when investigating samples under matrix interactions by identifying several statistically significant compounds for reliably differentiating cross-contamination from background and simulated positive samples in different volatility ranges and compound classes. Untargeted analysis tentatively identified three additional compounds of interest within compound classes not currently investigated in routine analysis. The resulting classification between background, contaminated, and simulated positive samples showed no potential for false positive ILR identification and improved false negative errors, as evidenced by classification confidences progressing from 88% for targeted and 93% for untargeted to 95% for a diagnostic ratio analysis of three ratios deployed in tandem.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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