Field Evaluation of a Flow-Through Sampler for Measuring Pesticides and Brominated Flame Retardants in the Arctic Atmosphere
Notice bibliographique
Résumé
A flow-through sampler (FTS) was codeployed with a super high volume active sampler (SHV) between October 2007 and November 2008 to evaluate its ability to determine the ambient concentrations of pesticides and brominated flame retardants in the Canadian High Arctic atmosphere. Nine pesticides and eight flame retardants, including three polybrominated diphenyl ether (PBDE) replacement chemicals, were frequently detected. Atmospheric concentrations determined by the two systems showed good agreement when compared on monthly and annually integrated time scales. Pesticide concentrations were normally within a factor of 3 of each other. The FTS tended to generate higher PBDE concentrations than the SHV presumably because of the entrainment of blowing snow/ice crystals or large particles. Taking into account uncertainties in analytical bias, sample volume, and breakthrough estimations, the FTS is shown to be a reliable and cost-effective method, which derives seasonally variable concentrations of semivolatile organic trace compounds at extremely remote locations that are comparable to those obtained by conventional high volume air sampling. Moreover, the large sampling volumes captured by the FTS make it suitable for the screening of new and emerging chemicals in the remote atmosphere where concentrations are usually low.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».