Trend and climate signals in seasonal air concentration of organochlorine pesticides over the Great Lakes
Notice bibliographique
Résumé
Following worldwide bans or restrictions, the atmospheric level of many organochlorine pesticides (OCPs) over the Great Lakes exhibited a decreasing trend since the 1980s in various environmental compartments. Atmospheric conditions also influence variation and trend of OCPs. In the present study a nonparametric Mann‐Kendall test with an additional process to remove the effect of temporal (serial) correlation was used to detect the temporal trend of OCPs in the atmosphere over the Great Lakes region and to examine the statistical significance of the trends. Using extended time series of measured air concentrations over the Great Lakes region from the Integrated Atmospheric Deposition Network, this study also revisits relationships between seasonal mean air concentration of OCPs and major climate variabilities in the Northern Hemisphere. To effectively extract climate signals from the temporal trend of air concentrations, we detrended air concentrations through removing their linear trend, which is driven largely by their respective half‐lives in the atmosphere. The interannual variations of the extended time series show a good association with interannual climate variability, notably, the North Atlantic Oscillation (NAO) and the El Niño–Southern Oscillation. This study demonstrates that the stronger climate signals can be extracted from the detrended time series of air concentrations of some legacy OCPs. The detrended concentration time series also help to interpret, in addition to the connection with interannual variation of the NAO, the links between atmospheric concentrations of OCPs and decadal or interdecadal climate change.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».