Notice bibliographique
Résumé
In the 19th century, arsenic was a commonly used additive and colourant found in paper, clothing, household goods, personal products, and even confectionary items. Although most of these toxic products have long been removed from public consumption, books created using copper acetoarsenite, a green pigment, remain in our libraries and personal collections, with potential health implications. This article focuses on identifying 19th-century books in the Queen’s University Library, Kingston, suspected to contain copper acetoarsenite or emerald green. Based on visual identification, 150 books published between 1797 and 1900 were selected from the collections for X-ray fluorescence (XRF) spectroscopy testing to detect the arsenical colourant. Results revealed that 28 books tested contained significant amounts of arsenic in their bookcloth, covering paper, surface decoration, endpapers, or fore-edges. These findings underscore the necessity to implement proper handling and storage protocols and conservation strategies to mitigate the risk of arsenic exposure to library staff, researchers, and patrons. Moreover, this research contributes to the broader understanding of arsenic’s impact on cultural heritage preservation, highlighting the importance of interdisciplinary collaboration between librarians, conservators, archivists, historians, and scientists. By documenting and addressing arsenic contamination in library collections, institutions can safeguard the well-being of individuals interacting with these materials while preserving these cultural heritage items for the future.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,655 | 0,454 |
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 ».