Femtosecond Stimulated Raman Spectroscopy for Detecting Inorganic Phosphate in the Great Lakes
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The eutrophication of rivers, lakes, and marine coastlines remains a persistent global issue. In Lake Erie, excessive nutrient inputs have led to the growth of harmful algal blooms (HABs) that cause fish to die off in large numbers, among other negative outcomes (Wurtsbaugh et al., 2019). HABs also lead to poor water quality, which is a concern for the millions of people who rely on the Great Lakes for drinking water and recreation (Sellner et al., 2003). For instance, certain species present in HABs contain toxins that can alter cellular processes of organisms from plankton to humans (Harper at al., 1992; Sellner et al., 2003). Soluble reactive phosphate (SRP) is a small subset of the total phosphorus (TP) of an aquatic environment and is usually in the form of orthophosphate. SRP is the most important component of TP for biological functions and is a key contributor to the growth of algae. There has been a recent increase in HAB growth in Lake Erie, and it has been proposed that, despite a reduction in the overall loading of TP to Lake Erie over time, the fraction of more bioavailable SRP may be increasing (Maccoux et al., 2016). Traditionally, SRP has been measured via an absorbance measurement in the UV-visible region of the electromagnetic spectrum. In the most common method, molybdate is used to form a blue-coloured complex with orthophosphate (Tarapchak, 1983). In this case, the concentration of SRP is inferred via the absorption of the molybdate-phosphate complex. Issues with this method include signal interference, lengthy measurement time, difficulties making in-situ measurements, and toxicity of reagents (Sarwar et al., 2019). There is a need for a new technique to measure phosphate in lakes, and we propose measuring the vibrational properties of the nutrient via its Raman response.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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