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SOIL–AIR EXCHANGE MODEL OF PERSISTENT PESTICIDES IN THE UNITED STATES COTTON BELT

2001· article· en· W2053738784 sur OpenAlexaff
Tom Harner, Terry F. Bidleman, Liisa M. Jantunen, Don Mackay

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésToxapheneChlordaneDieldrinEnvironmental chemistryLindanePesticideSoil waterChemistryFugacityEnvironmental sciencePersistent organic pollutantAir pollutionAgronomyHydrocarbonSoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measurements of organochlorine pesticides (lindane, cis-chlordane [CC], trans-chlordane [TC], trans-nonachlor [TN]), dieldrin, p,p'-dichlorodiphenyldichloroethylene [DDE], and toxaphene) in Alabama, USA, air and soil were used to assess the soil-air equilibrium status and to identify compounds with significant contributions to observed air burdens. Of the compounds tested, p,p'-DDE and toxaphene showed a significant potential for outgasing, followed by dieldrin and trans-nonachlor, which showed moderate outgasing potentials. Lindane, cis-chlordane, and trans-chlordane were near soil-air equilibrium. A fugacity-based, multilayered soil-air exchange model was used to predict temporal trends of chemical in air and soil resulting from reemission of soil residues to a presumed clean atmosphere (maximum emission scenario). Results showed that p,p'-DDE and toxaphene accounted for up to 50% of the observed air burden and that approximately 200 to 600 kg of p,p'-DDE and 3,000 to 11,000 kg to toxaphene are released to the atmosphere each year by soils in Alabama (area = 1.23 x 10(11) m2). High annual net fluxes were also predicted for dieldrin and trans-nonachlor (300-1,100 kg and 150-500 kg, respectively), but these only account for up to approximately 20% of their observed air burdens.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations197
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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