Junge relationships in measurement data for cyclic siloxanes in air
Notice bibliographique
Résumé
In 1974, Junge postulated a relationship between variability of concentrations of gases in air at remote locations and their atmospheric residence time, and this Junge relationship has subsequently been observed empirically for a range of trace gases. Here, we analyze two previously-published datasets of concentrations of cyclic volatile methyl siloxanes (cVMS) in air and find Junge relationships in both. The first dataset is a time series of concentrations of decamethylcyclopentasiloxane (D5) measured between January and June, 2009 at a rural site in southern Sweden that shows a Junge relationship in the temporal variability of the measurements. The second dataset consists of measurements of hexamethylcyclotrisiloxane (D3), octamethylcyclotetrasiloxane (D4) and D5 made simultaneously at 12 sites in the Global Atmospheric Passive Sampling (GAPS) network that shows a Junge relationship in the spatial variability of the three cVMS congeners. We use the Junge relationship for the GAPS dataset to estimate atmospheric lifetimes of dodecamethylcyclohexasiloxane (D6), 8:2-fluorotelomer alcohol and trichlorinated biphenyls that are within a factor of 3 of estimates based on degradation rate constants for reaction with hydroxyl radical determined in laboratory studies.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».