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Enregistrement W2066771905 · doi:10.1021/es203109q

Comparative Assessment of the Global Fate of α- and β-Hexachlorocyclohexane before and after Phase-Out

2012· article· en· W2066771905 sur OpenAlexaff
Henry Wöhrnschimmel, Pascal Tay, Harald von Waldow, Hayley Hung, Yi-Fan Li, Matthew MacLeod, Konrad Hungerbühler

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHexachlorocyclohexaneEnvironmental scienceLindaneAtmosphere (unit)ArcticClimate changeThe arcticEnvironmental chemistryPesticideAtmospheric sciencesPhysical geographyEcologyOceanographyMeteorologyChemistryGeographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technical hexachlorocyclohexane (HCH) was one of the most widely used pesticides during the 20th century. Although production and use were phased-out during the 1990s, two of its major components, α- and β-HCH, are still ubiquitous in the environment. Here, we have collected and analyzed data on concentrations of α- and β-HCH in the atmosphere and oceans, including spatial and temporal trends and seasonalities. We apply a global fate and transport model to both isomers over the period 1950 to 2050 to rationalize current levels and trends at remote locations with estimated emissions and to forecast into the near future. Our model results indicate that secondary emissions from soils and oceans are currently controlling the observed rates of decline in the atmosphere. β-HCH is declining more slowly than α-HCH due to its higher persistence, and we hypothesize that it will eventually become the predominant isomer of HCH in the environment. The model reproduces over 70% of measured concentrations of α-HCH in air and ocean water within factors of 3 and 5, respectively, and over 70% of measured concentrations of β-HCH within factors of 8 and 20, respectively. The model results are only weakly sensitive to climate change-induced trends in Arctic sea-ice cover and temperature.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeObservationnel
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

Citations45
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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