Hazardous Hues: Identification of Arsenic Present in a Range of Colours Found on Historic Archival Material in the Collection of Parks Canada
Notice bibliographique
Résumé
Since late 2019, Parks Canada has been active in the identification of hazardous materials in the collection under the care of the Indigenous Affairs and Cultural Heritage Directorate, using non-destructive XRF analysis. This method of analysis can detect elements of concern including lead, mercury, cadmium, and arsenic. In the case of arsenic, selected case studies show that arsenic is found in more places than initially expected. This paper outlines the XRF analysis of collections materials expected to be found in library and archives, and discusses the visual identification of arsenic, based on the colour of the material. Arsenic yellows (orpiment and/or realgar) were not positively identified in this survey, nor was cobalt violet (cobalt arsenate). A copper-arsenic green, likely emerald green, was occasionally detected. In addition, both a green ink distinct from typical arsenical greens, and dark reds were shown to contain varying levels of arsenic on paper artefacts during this survey. This paper posits the use of early synthetic organic pigments as an explanation for the presence of arsenic in the artefacts under investigation. Historical research indicates that aside from the colours green and yellow, arsenic can also be found in materials in the red and mauve colour families, from arsenic used in the synthesis of aniline dyes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».