Characterization and Variability Analysis of Volatile Metabolites from Acer saccharum Leaves from Québec Region
Bibliographic record
Abstract
Métadonnées et données d'analyse GC-MS et GC/FID concernant des travaux de caractérisation du volatilome de l'érable à sucre, Acer saccharum. Le chercheur principal est le professeur Normand Voyer (Département de Chimie, Université Laval). Ce projet de recherche a bénéficié d'un financement du conseil de recherche en sciences naturelles et en génie du Canada entre 2023 et 2025. Le projet avait pour but la caractérisation des métabolites volatils des feuilles d'érable à sucre, Acer saccharum, à l'aide de deux méthode d'extraction, soit l'hydrodistillation et la micro-extraction sur support solide de l'espace de tête (HS-SPME). L'échantillonnage s'est fait sur deux sites, une érablière à Saint-Augustin-de-Desmaures, près de Québec, ainsi qu'un boisé urbain, sur le campus de l'Université Laval. Les extraits ont été analysés par GC-MS et GC/FID. Elles ont été obtenues et produites avec le logiciel Xcalibur (format .raw) et le traitement des données s'est fait à l'aide d’Excel, de PSPP et de Qasar by Orange. Les bases de données NIST 14 et FFNSC 3 (Wiley) ont été utilisées pour l'identification des métabolites secondaires volatils dans les extraits.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".