Evaluating the PAS-SIM model using a passive air sampler calibration study for pesticides
Notice bibliographique
Résumé
The main objective of this study was to evaluate the performance of a model for simulating the uptake of various pesticides on passive air samplers (PAS). From 2006-2007 a series of PAS using XAD-resin were deployed at Egbert, a rural agricultural site in southern Ontario, Canada, to measure the uptake of pesticides for time periods ranging from two months to one year. A continuous increase in sequestered amounts was observed for most pesticides, except for trifluralin and pendimethalin, which could conceivably be subject to substantial degradation inside the sampler. Continuous low-volume active air samples taken during the same period, along with data on weather conditions, allowed for the simulation of the uptake of the pesticides using the model (PAS-SIM). The modelled accumulation of pesticides on the PAS over the deployment period was in good agreement with the experimental data in most cases (i.e., within a factor of two) providing insight into the uptake kinetics of this type of sampler in the field. Passive sampling rates (PSR, m(3) d(-1)) were determined from the empirical data generated for this study using three different methods and compared with the PSRs generated by the model. Overall, the PAS-SIM model, which is capable of accounting for the influence of temperature and wind variations on PSRs, provided reasonable results that range between the three empirical approaches employed and well-established literature values. Further evaluation and application of the PAS-SIM model to explore the potential spatial and temporal variability in PAS uptake kinetics is warranted, particularly for established monitoring sites where detailed meteorological data are more likely to be available.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».