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Enregistrement W2115963474 · doi:10.1039/c2em10735j

A comparison of data quality control protocols for atmospheric mercury speciation measurements

2012· article· en· W2115963474 sur OpenAlexaffabout
A. Steffen, Tina Scherz, Mark H. Olson, David A. Gay, Pierrette Blanchard

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Monitoring · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMercury (programming language)ComparabilityQuality assuranceEnvironmental scienceData qualityComputer scienceEnvironmental chemistryChemistryMathematicsEngineeringExternal quality assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,138
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,156
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,728

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1380,156
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,243
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations98
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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