Arsenic and old quilts: Towards a better understanding of hazardous materials in the National Collection of Parks Canada through non-destructive XRF evaluation
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
Many hazardous materials, such as arsenic and lead, are widely known to occur in collections of cultural heritage worldwide. However, analytical confirmation of these substances is less performed in the field of cultural heritage, at lest partially because of the reluctance of the stewards of these artifacts to remove samples from the objects for traditional chemical analysis. This is why non-destructive evaluation particularly x-ray fluorescence has become the standard for the positive identification of these substances in collections. This project using XRF thus enabled the testing of objects ranging from a taxidermy alligator, through historic quilts, shoes and pincushions to be assessed for hazardous chemical elements. Chromium, lead and mercury were occasionally detected in significant quantities on artifacts. However, it was the widespread detection of arsenic on various artifact types that was the most surprising result of this project. This is the topic of ongoing research, and several case studies, such as a quilt and a doll’s box, will be discussed more in depth. Despite these findings, a significant number of the tests revealed a negative result for inorganic contamination. The results of the testing were stored in CRMIS (Cultural Resource Information System), Parks Canada’s own adaptation of the widely used EMu software suite for museums. It was relatively easy to document positive results in this database. However, assuring that negative test results were also documented and easily searchable in the database needed development rule for data input. In conclusion, with targeted XRF analysis, interpretive research and good data management, a great deal of valuable information about hazards can be provided to end users of museum collections.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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