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Enregistrement W1983803283 · doi:10.1021/es401127j

Measurements of Gas phase Acids in Diesel Exhaust: A Relevant Source of HNCO?

2013· article· en· W1983803283 sur OpenAlexaffabout
Jeremy J. B. Wentzell, John Liggio, Shao‐Meng Li, A. Vlasenko, Ralf M. Staebler, G. Lu, Marie-Josée Poitras, Tak Wai Chan, Jeffrey R. Brook

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsocyanic acidEnvironmental scienceBenzeneNOxDiesel fuelEnvironmental chemistryBiomass burningEnvironmental engineeringChemistryCombustionAerosol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gas-phase acids in light duty diesel (LDD) vehicle exhaust were measured using chemical ionization mass spectrometry (CIMS). Fuel based emission factors (EF) and NOx ratios for these species were determined under differing steady state engine operating conditions. The derived HONO and HNO3 EFs agree well with literature values, with HONO being the single most important acidic emission. Of particular importance is the quantification of the EF for the toxic species, isocyanic acid (HNCO). The emission factors for HNCO ranged from 0.69 to 3.96 mg kgfuel(-1), and were significantly higher than previous biomass burning emission estimates. Further ambient urban measurements of HNCO demonstrated a clear relationship with the known traffic markers of benzene and toluene, demonstrating for the first time that urban commuter traffic is a source of HNCO. Estimates based upon the HNCO-benzene relationship indicate that upward of 23 tonnes of HNCO are released annually from commuter traffic in the Greater Toronto Area, far exceeding the amount possible from LDD alone. Nationally, 250 to 770 tonnes of HNCO may be emitted annually from on-road vehicles, likely representing the dominant source of exposure in urban areas, and with emissions comparable to that of biomass burning.

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)0,000
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations78
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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