A comparison of data quality control protocols for atmospheric mercury speciation measurements
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Significant advances in the measurement of atmospheric mercury species have been made in the past 10 years yet limited protocols on quality control (QC) and assurance on this data have been published in the literature. Recently, considerable work has been done to develop quality control and assurance programs within North America. Environment Canada and the National Atmospheric Deposition Network (NADP) independently developed programs, RDMQ™ and AMQC, respectively, to QC atmospheric mercury speciation data (including gaseous elemental mercury (GEM), reactive gaseous mercury (RGM) and mercury associated to particles (PHg)). These 2 programs were assessed by the criteria on which the data is QCed and comparability of the final data products. Results show that the criteria used to flag data compare well within the 4 tested sites and that the number of flags for each criterion is generally comparable. The QC programs were applied to 2 distinct data sets and the final QCed data was compared. From a mid-latitude site, the final data sets compare very well and showed there to be a 0.3, 8.6 and 15% difference in the mean GEM, RGM and PHg concentrations post QC of each program. It is recommended that either the RDMQ or the AMQC programs be employed for a typical mid-latitude site. When the QC programs were applied to highly variable data, the data do not compare as well for RGM and PHg. Results showed a 2.7, 27 and 33% difference in the mean GEM, RGM and PHg concentrations, respectively, post QC of each program. It is recommended that RDMQ be used for data that is highly variable with high RGM/PHg concentrations as it allows for more manual correction over the QCed data. This investigation of 2 QC programs produced comparable data and that either of these programs can be used as standard methods for the quality control of atmospheric mercury speciation data.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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