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Enregistrement W6979904237

Analyse de contaminants d’intérêt émergent dans l’Estuaire et le Golfe du Saint-Laurent par chromatographie liquide couplée à la spectrométrie de masse haute résolution

2020· dissertation· fr· W6979904237 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2020
Typedissertation
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAquatic environmentStatistical analysisHomogeneous
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les contaminants d’intérêt émergent (CIEs) ont fait l’objet d’un nombre croissant d’études ces dernières années, notamment dans les milieux aquatiques. Il existe cependant certains manques de connaissances concernant leur occurrence et leur distribution dans les systèmes hydrologiques complexes, notamment la distribution verticale à travers différentes masses d’eau. Les variations saisonnières entre conditions estivales et hivernales restent difficiles à établir en raison des conditions météorologiques hivernales rigoureuses au Canada, limitant l’accessibilité des échantillons. Ainsi, ce projet de maîtrise a porté sur l’étude de 90 CIEs, comprenant des pesticides, des produits pharmaceutiques et marqueurs anthropiques, des hormones et des substances perfluorées dans un environnement océanographique, soit l’Estuaire et le Golfe du Saint-Laurent (EGSL). Deux expéditions ont été menées en conditions hivernales (hivers 2019 et 2020) et une en conditions estivales (été 2019). Ces missions ont permis d’évaluer, dans un premier temps, la distribution spatiale des CIEs dans l’eau de surface le long de l’EGSL, puis, dans un second temps, la variation des concentrations de surface associées aux différentes températures, salinités, couvertures de glace, processus de dégradation ou débit du fleuve des saisons. Par ailleurs, un échantillonnage à plusieurs profondeurs durant l’hiver 2020 a permis de dresser un profil vertical des concentrations le long de l’Estuaire et du Golfe du Saint-Laurent. Finalement, la filtration de larges volumes d’eau de surface durant l’hiver 2020 a permis d’évaluer la concentration des CIEs adsorbés sur la matière en suspension (phase particulaire) et conséquemment, le partitionnement entre la phase dissoute et particulaire, influencé par la variation de la salinité et de la quantité de matière en suspension. Les analyses ont été effectuées grâce au développement et à la validation d’une nouvelle méthode multi-résidus impliquant la chromatographie liquide à ultra-haute performance (UHPLC) couplée à la spectrométrie de masse à haute résolution (HRMS). À notre connaissance, il s’agit de la première étude à caractériser divers contaminants émergents dans les eaux de l’Estuaire et du Golfe du Saint-Laurent, particulièrement pendant la période hivernale et à travers la colonne d’eau.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,173 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2020
Routes d'admission2
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