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Enregistrement W1975805873 · doi:10.5539/mas.v2n4p17

Characterisation of Airborne Particulate Matter in a City Environment

2008· article· en· W1975805873 sur OpenAlexvenueno aff
Winson Chung, Vida N. Sharifi, J. Swithenbank, Ogo Osammor, Andy Nolan

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésParticulatesEnvironmental chemistryPollutantEnvironmental scienceHeavy metalsHuman healthChemical compositionChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Airborne particulate matter contains a mixture of pollutants. Identifying the source of these particles, their composition and physical/chemical properties would help to provide a clear connection between their impacts on the environment and the human health. Individual particles have a different chemical morphology and this data could provide information on the formation and reaction mechanism of these particles. It also helps to identify the source they originate from as well as their atmospheric history. Over the years, numerous studies have been conducted to characterise PM10­ and little work has been carried out on PM2.5. However, there is an emerging interest in identifying the effects of very fine particles such as nano-particles. The main objective of this research project was to carry out a comprehensive characterisation study of nano-particles collected from a city environment. Environmental monitoring samples from a local authority monitoring site were collected over a period of 7 months using a tapered element oscillating microbalance technique (TEOM). The sample filters were then analysed for their morphology and elemental compositions using SEM/EDS and LA-ICP-MS. SEM/EDS analysis was able to detect several heavy metal particulate matter while the LA-ICP-MS showed that there were more heavy metals present in the filter samples especially the heavier metals. Some of these heavier elements could have been inhibited by organic or higher amounts of the more common metals found in the EDS such as Fe, Zn, Si and Al. Nano-particles originated from high temperature sources, biological, carbonaceous and road transport were also detected in the samples. It was also found that particles containing more metallic elements tended to have a more defined shape while carbonaceous materials typically had amorphous structures. Tests showed that particles with environmental dust compositions of Ca, Al and Si were abundant. It was observed that the biological particles had very fine sizes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,456
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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