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Enregistrement W7009192331

Development of ultrathin molecularly imprinted
\npolymer films for polyaromatic hydrocarbon
\nsensing

2016· dissertation· en· W7009192331 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAtlantic Canada Opportunities AgencyPetroleum Research Newfoundland and Labrador
Mots-clésFilter (signal processing)Noise (video)Measure (data warehouse)Limiting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Produced water is one of the pollutants produced at a large scale during offshore oil \nand gas activities. Wastewater which has been separated from oil and gas during production \ncan be defined as produced water. Although produced water contains a wide \nvariety of toxic chemicals, polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) within produced \nwater have received considerably greater attention due to their capability of causing \nlong term toxic effects at the individual level in the marine environment. Due to the \nadverse effect of PAHs (organic pollutants) on the environment and lives, accurate \ndetection and monitoring of PAHs is required before discharging the produced water \ninto the sea. Molecularly imprinted polymers (MIPs) can capture analytes such as \nPAHs, and when coupled with a detection mechanism, can act as sensors for those \npollutants. These films are suitable for remote sensing because they can effectively \nconcentrate the analyte in situ. To combine MIPs with an optical sensing element, it \ncan be useful to create them in an ultrathin film format, which is also important for \nportability to remote areas. One way to achieve a uniform film with nanoscale thickness \nis through spin coating. In this study, ultrathin film MIPs have been prepared \nfollowing a new procedure. Various processing parameters including spin time and \nspeed have been explored to determine their effects on MIP film structure as well as \ntheir removal and uptake of template molecules. Raman spectroscopy was used for \nthe detection of the analyte, and atomic force microscopy was used to characterize the films’ morphology as well as to measure the thickness of the films, which ranged from \n300 nm down to 4 nm. Our findings have determined that different spin speeds produce \ndifferent film morphology. Furthermore, thinner films showed more homogeneity \nand reproducibility.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,254 · 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
Publié2016
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Résumé présentoui

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