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Enregistrement W2009778307 · doi:10.1021/es072098o

Assessing the Influence of Meteorological Parameters on the Performance of Polyurethane Foam-Based Passive Air Samplers

2007· article· en· W2009778307 sur OpenAlexaff
Jana Klánová, Pavel Èupr, Jiří Kohoutek, Tom Harner

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésSampling (signal processing)Volume (thermodynamics)Environmental scienceWind speedPassive samplingParticle sizeParticulatesParticle (ecology)ChemistryEnvironmental chemistryAtmospheric sciencesMeteorologyFilter (signal processing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polyurethane foam (PUF) disk passive air samplers were evaluated under field conditionsto assessthe effect of temperature and wind speed on the sampling rate for polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), polychlorinated biphenyls (PCBs), and organochlorine pesticides (OCPs). Passive samples integrated over 28-day periods were compared to high-volume air samples collected for 24 h, every 7 days. This provided a large data set of 42 passive sampling events and 168 high-volume samples over a 3-year period, starting in October 2003. Average PUF disk sampling rates for gas-phase chemicals was approximately 7 m3 d(-1) and comparable to previous reports. The high molecular weight PAHs, which are mainly particle-bound, experienced much lower sampling rates of approximately 0.7 m3 d(-1). This small rate was attributed to the ability of the sampling chamber to filter out coarse particles with only the fine/ultrafine fraction capable of penetration and collection on the PUF disk. Passive sampler-derived data were converted to equivalent air volumes (V(EQ), m3) using the high-volume air measurement results. Correlations of V(EQ) against meteorological data collected on-site yielded different behavior for gas- and particle-associated compounds. For gas-phase chemicals, sampling rates varied by about a factor of 2 with temperature and wind speed. The higher sampling rates at colder temperatures were explained bythe wind effecton sampling rates. Temperature and wind were strongly correlated with the greatest winds at coldertemperatures. Mainly particle-phase compounds (namely, the high molecular weight PAHs) had more variable sampling rates. Sampling rates increased greatly atwarmertemperatures as the high molecular weight PAH burden was shifted toward the gas phase and subject to higher gas-phase sampling rates. At colder temperatures, sampling rates were reduced as the partitioning of the high molecular weight PAHs was shifted toward the particle phase. The observed wind effect on sampling for the particle-phase compounds is believed to be tied to this strong temperature dependence on phase partitioning and hence sampling rate. For purposes of comparing passive sampler derived data for persistent organic pollutants, the factor of 2 variability observed for mainly gas-phase compounds is deemed to be acceptable in many instances for semiquantitative analysis. Depuration compounds may be used to improve accuracy and provide site-specific sampling rates, although this adds a level of complexity to the analysis. More research is needed to develop and test passive air samplers for particle-associated chemicals.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations195
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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