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Enregistrement W2065380888 · doi:10.1021/es001123m

Gas−Particle Partitioning of Organic Compounds and Its Interpretation Using Relative Solubilities

2001· article· en· W2065380888 sur OpenAlexafffund
Ian T. Cousins, Donald Mackay

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInterpretation (philosophy)Particle (ecology)Environmental chemistryChemistrySolubilityEnvironmental scienceChemical engineeringOrganic chemistryGeologyComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A review is presented of the current understanding of the partitioning phenomena of relatively low vapor pressure organic chemicals between the gas phase and atmospheric particulates. The phenomena have been interpreted as adsorption, absorption, or a combination of both and corresponding theoretical equations suggested to quantify partitioning. Empirical correlations involving the chemical's vapor pressure and octanol--air partition coefficient are discussed. It is suggested that insights into selecting preferred correlations and into the nature of the partitioning phenomena can be enhanced by treating the partition coefficient as a ratio of a solubility or pseudo-solubility of the chemical in the aerosol particle to that in air. Such particle solubilities when calculated for PCBs, alkanes, and PAHs show remarkable constancy and are generally consistent with near-ideal absorption into organic matter. An exception occurs when the PAH is generated simultaneously with the aerosol and unusually high solubilities are observed, indicative of adsorption to active carbon surfaces. Recommendations are made for interpreting experimental partitioning data and for the use of correlations for predictive purposes.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations86
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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