Multimedia Modeling of Polybrominated Diphenyl Ether Emissions and Fate Indoors
Notice bibliographique
Résumé
We adapted an indoor multimedia fugacity model to consider emissions and fate of polybrominated diphenyl ethers (PBDEs) and to understand the variability of indoor concentrations. The model was applied to an office in which an 80% decrease in PBDE air concentration was observed after an old computer was exchanged with a newer one. PBDE-impregnated polyurethane foam (PUF) and carpet were treated as pseudo-steady-state components with specified fugacities derived from measured concentrations of 173 and 2140 ng x g(-1), respectively. Emission rates of 35 and 5.4 ng x h(-1), for the old and new computers, respectively, were calculated using the pseudo-steady-state approach. Particle movement (deposition and resuspension) dominates within-room transport processes, and dust removal (vacuuming) and air advection (ventilation) are the main loss processes. The most sensitive parameters to air concentrations and estimated emission rates are room temperature, particle concentrations and deposition velocity, and air exchange rates. The air exchange rates and bouncing on PUF furniture can alter whether the PUF and carpet are sources or sinks of PBDEs. Model results suggest that exposure via air can be reduced by removing dust, having a high air exchange rate, and low indoor temperatures.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».