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Enregistrement W2065427685 · doi:10.1021/es304351p

Characterization of Ultrafine Particulate Matter from Traditional and Improved Biomass Cookstoves

2013· article· en· W2065427685 sur OpenAlexaff
Brian Just, Steven N. Rogak, Milind Kandlikar

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticulatesUltrafine particleEnvironmental scienceBiomass (ecology)Characterization (materials science)Waste managementChemistryMaterials scienceEngineeringNanotechnologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomass combustion in cookstoves has a substantial impact on human health, affects CO2 levels in the atmosphere, and black carbon (BC) and organic carbon (OC) affect the earth's radiative balance. Various initiatives propose to replace traditional fires with "improved" (nontraditional) cookstoves to offset negative local and global effects. In this laboratory study, we compared the size, composition, and morphology of ultrafine particulate emissions from a "three-stone" traditional fire to those from two improved stove designs (one "rocket", one "gasifier"). Measurement tools included a scanning mobility particle sizer, PTFE and quartz filter samples, and transmission electron microscopy. In the improved stoves, particulate mass (PM) emissions factors were much lower although median particle size was also lower: 35 and 24 nm for the rocket and gasifier, respectively, vs 61 nm for the three-stone fire. Particles from improved stoves formed clearly defined chain agglomerates and independent spheres with little evidence of volatile matter and had a higher proportion of BC to total PM, although overall BC emissions factors were fairly uniform. The 3-fold increase in quantities of sub-30 nm particles from improved cookstoves warrants further consideration by health scientists, with due consideration to the higher combustion efficiencies of improved cookstoves.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,161 · 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

Citations89
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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