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Enregistrement W2069965850 · doi:10.3390/atmos5020324

Comparison of Atmospheric Travel Distances of Several PAHs Calculated by Two Fate and Transport Models (The Tool and ELPOS) with Experimental Values Derived from a Peat Bog Transect

2014· article· en· W2069965850 sur OpenAlexaffabout
Sabine Thuens, Christian Blodau, Frank Wania, Michael Radke

Notice bibliographique

RevueAtmosphere · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftDeutscher Akademischer Austauschdienst
Mots-clésTransectEnvironmental chemistryPollutantEnvironmental scienceChemistryOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multimedia fate and transport models are used to evaluate the long range transport potential (LRTP) of organic pollutants, often by calculating their characteristic travel distance (CTD). We calculated the CTD of several polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) and metals using two models: the OECD POV& LRTP Screening Tool (The Tool), and ELPOS. The absolute CTDs of PAHs estimated with the two models agree reasonably well for predominantly particle-bound congeners, while discrepancies are observed for more volatile congeners. We test the performance of the models by comparing the relative ranking of CTDs with the one of experimentally determined travel distances (ETDs). ETDs were estimated from historical deposition rates of pollutants to peat bogs in Eastern Canada. CTDs and ETDs of PAHs indicate a low LRTP. To eliminate the high influence on specific model assumptions and to emphasize the difference between the travel distances of single PAHs, ETDs and CTDs were analyzed relative to the travel distances of particle-bound compounds. The ETDs determined for PAHs, Cu, and Zn ranged from 173 to 321 km with relative uncertainties between 26% and 46%. The ETDs of two metals were shorter than those of the PAHs. For particle-bound PAHs the relative ETDs and CTDs were similar, while they differed for Chrysene.

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 enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations16
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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