Extraction au point trouble séquentielle de radionucléides d'origine naturelle à des fins de surveillance environnementale
Bibliographic record
Abstract
L'exposition humaine aux rayonnements ionisants d'origine naturelle est une préoccupation constante dans le plan de protection des sources d'eau potable au Canada. La protection de ces sources d'eau commence par l'implantation d'un suivi rigoureux du degré de contamination des différents aquifères composant le réseau hydrique canadien. Il importe donc de développer des techniques d'extraction et d'analyse efficaces, robustes et rapides afin de mettre en place un tel programme. Certains radiocontaminants provenant de la série de désintégration de l'uranium-238 sont particulièrement nocifs pour la santé des divers écosystèmes planétaires. Ce projet reposera sur le développement d'une technique d'extraction et d'analyse séquentielle du ²¹⁰Pb, du ²¹⁰Bi et du ²¹⁰Po contenus dans diverses matrices environnementales. L'extraction au point trouble séquentielle de ces différents radioisotopes sera donc au cœur des travaux réalisés au cours de ce projet de doctorat. Pour ce faire, il sera nécessaire de développer des systèmes micellaires efficaces, contenant un agent complexant spécifique à chacun de ces radioisotopes afin de les isoler les uns des autres. Contrairement à l'extraction liquide-liquide ou à l'extraction sur phase solide qui emploient de grandes quantités de consommable, cette technique d'extraction ne nécessite qu'une faible quantité de surfactant afin d'isoler et de pré-concentrer un analyte d'intérêt, minimisant ainsi son impact sur l'environnement. Malgré leur radiotoxicité, les concentrations en radiocontaminants dans les diverses matrices environnementales sont somme toute très faibles, nécessitant dès lors l'utilisation de bons facteurs de pré-concentration. Un avantage majeur de l'extraction au point trouble est d'offrir des facteurs de pré-concentration de l'ordre de 200 fois, permettant l'analyse des différents éléments cibles à l'état d'ultra-trace dans des matrices environnementales. Ces extractions menées de manière séquentielle, nécessiteront l'utilisation d'un échantillon unique, évitant ainsi de produire de grandes quantités de rejet lors d'analyses de routine. Une fois extraits, les radioisotopes d'intérêt seront analysés par différentes techniques d'analyse dépendamment de leurs natures chimique et physique (spectrométrie de masse, spectrométrie-α, spectrométrie-β, comptage à scintillation liquide), permettant une caractérisation ainsi qu'une quantification complètes du contenu de l'échantillon de par la complémentarité des techniques utilisées dans ce projet.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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".