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Enregistrement W2003782273 · doi:10.1021/es801019k

Assessment of the Spatial Distribution of Coplanar PCBs, PCNs, and PBDEs in a Multi-Industry Region of South Korea Using Passive Air Samplers

2008· article· en· W2003782273 sur OpenAlexaff
Song‐Yee Baek, Sung‐Deuk Choi, Sejin Lee, Yoon‐Seok Chang

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetrochemicalPolybrominated diphenyl ethersEnvironmental scienceIndustrial areaEnvironmental chemistrySpatial distributionEnvironmental engineeringChemistryGeographyPollutantRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coplanar polychlorinated biphenyls (PCBs), polychlorinated naphthalenes (PCNs), and polybrominated diphenyl ethers (PBDEs) were sampled using polyurethane foam (PUF) disk passive air samplers (PAS) at 19 sites in a heavily industrialized region of South Korea for 6 months (January-July 2006). The levels and spatial distribution of these three chemical groups were investigated to identify potential sources and transport in the study area, which can be divided into five regions: a steel-manufacturing complex, a residential area near the steel complex, a rural area, a semi-industrial area, and a petrochemical-manufacturing complex. Air concentrations (pg x m(-3)) were estimated using an average sampling rate of 3.0 m3 x day(-1) and ranged as follows: coplanar PCBs (0.8-16), PCNs (1.7-35), and PBDEs (3.8-24). The levels of coplanar PCBs and PBDEs were found to be the highest in the steel complex, followed by the petrochemical complex and the semi-industrial area. In addition, a high level of PCNs was measured near a petrochemical-processing plant. However, the residential area near the steel complex and the rural area showed relatively low concentrations of these chemicals, suggesting that the steel and petrochemical industries are probably important sources in the study area, but these potential sources do not strongly influence the surrounding areas.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeObservationnel
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

Citations54
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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