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Enregistrement W1983372383 · doi:10.1021/es048022z

Photodegradation of Dimethyl Sulfide (DMS) in Natural Waters:  Laboratory Assessment of the Nitrate-Photolysis-Induced DMS Oxidation

2005· article· en· W1983372383 sur OpenAlexaff
René‐Christian Bouillon, William L. Miller

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryPhotodegradationDimethyl sulfideBicarbonatePhotochemistryPhotodissociationAqueous solutionSulfurSulfideBromideCarbonateRadicalInorganic chemistryEnvironmental chemistryPhotocatalysisCatalysisOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interaction of sunlight and dissolved chromophoric matter produces reactive chemical species that are significant in the removal of dimethyl sulfide (DMS) in the surface ocean. Using artificial solar radiation, we examined the role of several inorganic components of seawater on the kinetics of NO3- -photolysis-induced DMS removal in aqueous solution. This study strongly suggests that NO3- photolysis products react significantly with DMS in aqueous solution possibly via an electrophilic attack on the electron-rich sulfur atom. This supports previous field observations that indicate that NO3- photolysis has a substantial control on DMS photochemistry in nutrient-rich waters. A key finding of this research is that the oxidation rate of DMS induced by NO3- photolysis is dramatically enhanced in the presence of bromide ion. Moreover, our results suggest that bicarbonate/carbonate ions are involved in free radical production/scavenging processes important for DMS photochemistry. These reactions are pH dependent. We propose that DMS removal by some selective free radicals derived from bromide and bicarbonate/carbonate ion oxidation is a potentially important and previously unrecognized pathway for DMS photodegradation in marine waters.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,206 · 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.

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

Citations90
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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