Airborne Haloacetic Acids
Notice bibliographique
Résumé
Haloacetic acid (HAA) concentrations were measured in air samples from a semi-rural and a highly urbanized site in southern Ontario throughout 2000 to investigate their sources and gas-particle partitioning behavior. Denuders were efficient for collection of gaseous HAAs, and the particle phase was collected on a downstream quartz filter with negligible breakthrough. Total HAA concentrations (i.e., gas + particles) ranged between <0.025 and 19 ng m(-3) for individual HAAs at both sites. The dominant airborne HAA was monochloroacetic acid (MCA), followed in decreasing order by dichloroacetic acid (DCA), trifluoroacetic acid (TFA), and trichloroacetic acid (TCA). Difluoroacetic acid (DFA), monofluoroacetic acid (MFA), and chlorodifluoroacetic acid (CDFA) were also frequently detected at lower concentrations. Between sites, TFA, DFA, MFA, and TCA concentrations were significantly higher in Toronto, while CDFA concentrations were higher in Guelph. HAAs were primarily in the gas phase all year; however, during colder months, particle-phase HAA concentrations increased relative to the gas phase. Trichloroacetic acid had the highest particle fraction (phi) for all detected HAAs, with a mean phi of 0.51 and 0.56 for Guelph and Toronto, respectively, and both vapor pressure and acid strength appeared to influence gas-particle partitioning. Temporal trends at both sites were partially explained by temperature, short-wave radiation, and particle mass (PM10), leading to indications of the respective sources. A simple deposition model indicated that dry deposition of TFA and TCA should not be neglected in temperate mid-latitude environments and that precipitation concentrations can be successfully predicted by the Henry's law constant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».