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Enregistrement W2330427055 · doi:10.4209/aaqr.2014.14.0002

Preface to Special Issue - Observation, Control Technologies and Impact Studies of POPs

2014· article· en· W2330427055 sur OpenAlexaboutno aff
Lin‐Chi Wang, Kai Hsien

Notice bibliographique

RevueAerosol and Air Quality Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDieldrinHexachlorobenzeneEnvironmental chemistryHeptachlorAldrinChemistryChlordaneEnvironmental sciencePesticideLindaneEndrinPollutantOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Persistent organic pollutants (POPs) include pesticides which are organochlorine compounds, such as aldrin, chlordane, DDT, dieldrin, endrin, heptachlor, hexachlorobenzene, mirex, alpha and beta hexachlorocyclohexane (also by-products), chlordecone, and lindane. Industrial chemicals such as PCBs, hexachlorobenzene (also a pesticide), hexabromobiphenyl, hexa- and heptabromodiphenyl ether (commercial octabromodiphenyl ether), pentachlorobenzene, perfluorooctane sulfonic acid and its salts perfluorooctane sulfonyl fluoride, tetra- and pentabromodiphenyl ether (commercial pentabromodiphenyl ether), and unintentional by-product compounds, such as polychlorinated dioxins and furans (PCDD/Fs). The international community has repeatedly called for urgent global action to reduce and eventually eliminate the release of these chemicals. However, the emission characteristics, control technologies, atmosphere transport and toxicities of dioxins are not well investigated. This special issue in Aerosol and Air Quality Research features 24 papers submitted by researchers from Australia, Canada, China, Italy, Japan, Malaysia, Norway, Switzerland, Taiwan, Thailand, United Kingdom, USA and Vietnam. In these studies, the characteristics of POPs are investigated in air filters, tree bark, house dust, road dust, ambient air, fugitive nanoparticle, stack flue gas, fly ash, and serum samples.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,743
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,314 · 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.

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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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