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Enregistrement W1982444395 · doi:10.1021/es025902+

PhotoFate:  A New Approach in Accounting for the Contribution of Indirect Photolysis of Pesticides and Pharmaceuticals in Surface Waters

2003· article· en· W1982444395 sur OpenAlexafffund
Monica W. Lam, Kathleen Tantuco, Scott A. Mabury

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced oxidation water treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésColored dissolved organic matterEnvironmental chemistryChemistryNitrateSurface waterDissolved organic carbonPesticidePhotodissociationRadicalBicarbonateOrganic matterHydroxyl radicalAqueous solutionPhotochemistryEnvironmental scienceOrganic chemistryEnvironmental engineeringNutrientEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new approach was developed to account for the contribution of indirect photolysis of pesticides and pharmaceuticals in which laboratory test conditions are similar to those prevalent in the aqueous environment. Rates of photolysis as a function of water composition were investigated for several aquatic contaminants. Using the laboratory-based test system, PhotoFate, the dependence of phototransformation rates on concentrations of natural water constituents that are radical producers and scavengers (nitrate, colored dissolved organic matter, bicarbonate) was studied. Mean half-lives of the model compounds in the presence of water constituents were compared to their direct photolysis half-lives to assess the contribution of photosensitized reactions to their fate in surface waters. Reactions mediated by .OH were predominant in waters with high nitrate concentrations. Colored dissolved organic matter (cDOM) acted mainly as a radiation filter and had a more important role in scavenging radicals than in their production. However, in low nitrate waters, the contribution of cDOM-derived reactive intermediates to the degradation of parent compounds became more apparent

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations255
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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