Cluster analysis of passive air sampling data based on the relative composition of persistent organic pollutants
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Notice bibliographique
Résumé
The development of passive air samplers has allowed the measurement of time-integrated concentrations of persistent organic pollutants (POPs) within spatial networks on a variety of scales. Cluster analysis of POP composition may enhance the interpretation of such spatial data. Several methodological aspects of the application of cluster analysis are discussed, including the influence of a dominant pollutant, the role of PAS duplication, and comparison of regional studies. Relying on data from six regional studies in North and South America, Africa, and Asia, we illustrate here how cluster analysis can be used to extract information and gain insights into POP sources and atmospheric transport contributions. Cluster analysis allows classification of PAS samples into those with significant local source contributions and those that represent regional fingerprints. Local emissions, atmospheric transport, and seasonal cycles are identified as being among the major factors determining the variation in POP composition at many sites. By complementing cluster analysis with meteorological data such as air mass back-trajectories, terrain, as well as geographical and socio-economic aspects, a comprehensive picture of the atmospheric contamination of a region by POPs emerges.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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