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Enregistrement W1981959466 · doi:10.1021/es201249d

Laboratory Studies on the Fate of Perfluoroalkyl Carboxylates and Sulfonates during Snowmelt

2011· article· en· W1981959466 sur OpenAlexaff
Merle Plassmann, Torsten Meyer, Ying Duan Lei, Frank Wania, Michael S. McLachlan, Urs Berger

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowpackSnowSnowmeltElutionSorptionEnvironmental chemistryMeltwaterAdsorptionChemistryEnvironmental scienceChromatographyGeologyOrganic chemistryGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perfluoroalkyl acids (PFAAs) are anthropogenic chemicals that occur in snow from both remote and source regions. Experiments were conducted to determine how PFAAs are released from a melting snowpack. Different PFAAs eluted from the snowpack at different times, those with short chains eluting early, those with long chains eluting late. The concentrations in the meltwater of PFAAs with medium chain lengths of 6 to 9 perfluorinated carbon atoms first increased and then decreased during the melt period. Such a peak elution had not been previously observed for any other chemicals. The specific snow surface area (SSA) influenced this elution type, with peak concentrations occurring earlier in a snowpack with lower SSA. Model simulations suggested that the snow surface decrease during the melt alone was insufficient to explain the observations. It was ruled out that the calcium concentration affected PFAA sorption to the snow surface in a similar way as sorption to sediments. Adsorption coefficients of PFAAs to the snow surface were estimated by fitting the measured and modeled elution profiles.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations37
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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