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Enregistrement W586611340

FIFTY YEARS ON - LOOKING BACK AT DEVELOPMENTS IN METHODS OF BLOOD- AND BREATH-ALCOHOL ANALYSIS

2000· article· en· W586611340 sur OpenAlexaboutno aff
Alan Wayne Jones

Notice bibliographique

RevueProceedings International Council on Alcohol, Drugs and Traffic Safety Conference · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlcoholBreath gas analysisGas chromatographyChemistryChromatographyEthanolAlcohol dehydrogenaseBreath testAlcohol oxidationBlood alcoholPoison controlMedicineBiochemistryInjury preventionEnvironmental healthInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exactly 50 years ago at the T-1950 conference in Stockholm, a new principle was introduced for measuring alcohol in biological specimens. This involved the oxidation of ethanol with an enzyme called alcohol dehydrogenase (ADH), which had been extracted and purified from horse liver. The ADH method was more sensitive and selective for measuring ethanol than the wet-chemistry oxidation procedures used during the first half of the century. Breath tests for alcohol were given a boost when Borkenstein developed the Breathalyzer in 1954. Breath testing for alcohol influence became widely used for traffic law enforcement purposes in USA, Canada, and Australia. In European countries blood and urine were the preferred specimens for forensic alcohol analysis and by the early 1960s the method of gas chromatography (GC) appeared including the headspace sampling technique, which was perfect for analyzing volatile substances in body fluids. Interest in Europe shifted towards evidential breath-alcohol testing in the 1980s, which coincided with the introduction of new analytical technology for sampling and analysis of breath, such as compact infrared (IR) spectrometers controlled by microprocessors. In the 1970s, electrochemical oxidation of alcohol with fuel cell devices became popular and these were incorporated into hand-held instruments suitable for roadside screening of motorists. Recent improvements in this kind of technology have meant that fuel cells are being used for evidential breath-alcohol testing. Whether breath-alcohol devices utilizing gas chromatography and mass spectrometry (GC-MS) or Fourier transform infrared spectrometry (FTIR) will emerge to provide the ultimate way of identifying ethanol in blood and breath samples for forensic purposes remains to be seen. One goal for the new millennium, at least in some countries, seems to be the use of evidential breath-alcohol testing at the roadside. This saves much time and resources for the police and also reduces the number of false-positive roadside alcohol screening tests. For the covering abstract see ITRD E106992.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,015

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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