Factorization methods applied to characterize the sources of volatile organic compounds in Montreal, Quebec
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The study objective was to assemble emission characteristics of the sources of the ambient volatile organic compounds (VOCs) and to elaborate methods of organizing them into the sources' chemical profiles. MATERIAL AND METHODS: The UNMIX--sensor modeling method from the U.S. Environment Protection Agency (EPA)--was used to process the VOC concentration data acquired over the years 2000-2009 for 175 VOC species in 4 air quality monitoring stations in Montreal, Quebec. RESULTS: The method enabled to assess VOC emissions from the typically distributed sources existing in urban environment and VOC occurrences characterizing the local, or point-like, sources. The distributed sources were inextricably associated with hydrocarbons from exhaust, heavier hydrocarbons from contaminated urban soil, fugitive evaporations of gasoline and liquefied petroleum gases (LPG), leakage from the industrial and commercial use of solvents, and the inert, ozone depleting gases permeating urban atmosphere. The sources' profiles were charted involving 60-120 VOC species per source. Spatial distribution of the sources was examined. CONCLUSIONS: The UNMIX application and the source profiling methods, by building robust chemical profiles of VOC sources, provided information that can be used to assign the measured VOC emissions to physical sources. This, in turn, provides means of assessing the impact of environmental policies, on one hand, and of industrial activities on the other hand on VOC air pollution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».