MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2316338206 · doi:10.1021/es1042113

Cloud and Fog Processing Enhanced Gas-to-Particle Partitioning of Trimethylamine

2011· article· en· W2316338206 sur OpenAlexafffundabout
Peter Rehbein, Cheol–Heon Jeong, Maygan L. McGuire, Xiaohong Yao, Joel C. Corbin, Greg J. Evans

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensOccupational Cancer Research CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTrimethylamineRelative humidityAerosolParticle (ecology)Environmental scienceEnvironmental chemistryHumidityMass spectrometryGas phaseAtmospheric sciencesChemistryMeteorologyGeographyChromatographyGeologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An aerosol time-of-flight mass spectrometer (ATOFMS) was used to detect trimethylamine (TMA) in 0.52-1.9 μm particles at urban and rural sites in Southern Ontario during the summer and winter of 2007. During the summer, TMA-containing particles were observed exclusively during high relative humidity or fog events at both the urban and rural sites. In the wintertime, greater concentrations of TMA-containing particles were linked to cloud processing of aerosol in air masses originating from over agricultural and livestock areas. A laboratory study revealed that, at high relative humidity (∼ 100%), gas phase TMA at concentrations ranging from 2 to 20,000 ppt partitions preferentially to acidic particles present in the ambient air. On the basis of the field and laboratory studies, it appears that gas phase TMA present in ambient air partitions onto pre-existing particles preferentially during periods of acidic cloud/fog processing, leading to the presence of TMA-containing particles in the 0.52-1.9 μm size range.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations115
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental Science & TechnologyMême sujetAir Quality and Health ImpactsTravaux en français237 207