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Enregistrement W2072600714 · doi:10.1021/es052496w

Regressing Gas/Particle Partitioning Data for Polycyclic Aromatic Hydrocarbons

2006· article· en· W2072600714 sur OpenAlexafffundabout
Yushan Su, Ying Duan Lei, Frank Wania, Mahiba Shoeib, Tom Harner

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensUniversity of TorontoEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesCanadian Foundation for Climate and Atmospheric Sciences
Mots-clésPolycyclic aromatic hydrocarbonEnvironmental chemistryParticle (ecology)ChemistryEnvironmental scienceHydrocarbonOrganic chemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) were measured in the rural atmosphere of Southern Ontario, Canada from October 2001 to November 2002. Sixty seven pairs of gaseous and particle-bound concentrations of PAHs were determined concurrently in a forest and a clearing. The gas/particle partitioning behavior of the PAHs was investigated by fitting the original Junge-Pankow equation to the fraction in the particle phase phi for each set of measured data, either allowing the slope m to deviate from -1 (two-parameter model) or not (one-parameter model). This fitting procedure was judged more robust than linear logarithmic regressions involving the gas/particle partition coefficient, because the latter is sensitive to the applied blank correction, tends to ignore a significant amount of analytical information, and gives undue weight to more uncertain data points. The experimental data fit was good for both nonlinear models, and discrepancies between experimental data and models and between models are mostly related to sampling/experimental artifacts. In particular, samples taken close to the freezing point appear to suffer from blow-off artifacts. Applying slopes m different from -1 appears only justified if it can be assured that a second parameter indeed provides a better fit and that this better fit is not due to experimental, analytical, or statistical artifacts. The magnitude of the differences in the model fitting parameters between sampling events is consistent with the reported variability in the nature and concentration of atmospheric particles. Statistical tests on the regression results indicate that the gas/particle partitioning was not significantly different between the forest and the clearing.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil0,305

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations76
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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