MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2152446337 · doi:10.1021/es302017e

Assessing Environmental Fate of β-HCH in Asian Soil and Association with Environmental Factors

2012· article· en· W2152446337 sur OpenAlexaff
Xu Yue, Chongguo Tian, Jianmin Ma, Gan Zhang, Yi-Fan Li, Lili Ming, Jun Li, Yingjun Chen, Jianhui Tang

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceMonsoonChinaEcosystemResidue (chemistry)PesticidePlateau (mathematics)Pesticide residueHydrology (agriculture)Physical geographyEnvironmental protectionGeographyEcologyGeologyClimatologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chinese Gridded Pesticide Emission and Residue Model was applied to simulate long-term environmental fate of β-HCH in Asia spanning 1948-2009. The model captured well the spatiotemporal variation of β-HCH soil concentrations across the model domain. β-HCH use in different areas within the model domain was simulated respectively to assess the influence of the different sources of β-HCH on its environment fate. A mass center of soil residue (MCSR) was introduced and used to explore environmental factors contributing to the spatiotemporal variation of β-HCH soil residue. Results demonstrate that the primary emission dominates β-HCH soil residues during the use of this pesticide. After phase-out of the pesticide in 1999, the change in β-HCH soil residues has been associated with the Asian summer monsoon, featured by northward displacement of the MCSR. The displacement from several major sources in China and northeastern Asia shows a downward trend at a 95% confidence level, largely caused by environmental degradation and northward delivery of β-HCH under cold condition in northern area. The MCSRs away from the India and southern and southeastern Asia sources show a rapid northward displacement at a 99% confidence level, featuring the cold trapping effect of the Tibetan Plateau.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations23
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental Science & Technology→Même sujetToxic Organic Pollutants Impact→Travaux en français237 207→