Study of semi-volatile organic compounds in very polluted site and non polluted site by solid phase micro-extraction
Bibliographic record
Abstract
Parmi les sources potentielles d'énergie, la biomasse pourrait constituer 25 % de nos besoins énergétiques pour les transports, sous réserve du développement de procédés performants permettant sa valorisation. Parmi les voies possibles, la valorisation par production d'H2 et CO qui peuvent être utilisés, sous conditions, pour la synthèse de biocarburants, semble être scientifiquement et économiquement prometteuse. Cet objectif peut être atteint en utilisant des réactions de thermolyse mais la production de goudrons constitue le principal obstacle à ce procédé et il est nécessaire de pousser les études dans ce domaine afin de limiter ou d'inhiber leur formation. La technique SPME (Micro Extraction en Phase Solide) est l'outil de prélèvement que nous avons décidé d'optimiser pour le dosage des HAP. Cette technique a été testée en zones peu polluées au Québec et au Svalbard. Ces études ont montré l'efficacité de la SPME à des concentrations très faibles et ont permis d'identifier des sources locales de COSV, comme par exemple l'utilisation des motoneiges par les autochtones. Enfin, la dernière partie du travail de thèse a porté sur l'application de la SPME lors des réactions de pyrolyse de la biomasse.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 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".