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Enregistrement W2338080751 · doi:10.1594/pangaea.786757

Atmospheric concentrations of organic pollutants in the Arctic between 1993-2006

2010· dataset· en· W2338080751 sur OpenAlexaboutno aff
Hayley Hung, Roland Kallenborn, Knut Breivik, Yushan Su, Eva Brorström‐Lundén, Kristín Ólafsdóttir, Jóhanna M. Thorlacius, Sirkka Leppänen, Rossana Bossi, Henrik Skov, Stein Manø, Gregory W. Patton, Gary A. Stern, Ed Sverko, Phil Fellin

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2010
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPollutantArcticEnvironmental scienceThe arcticEnvironmental chemistryAtmospheric sciencesOceanographyChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Continuous and comparable atmospheric monitoring programs to study the transport and occurrence of persistent organic pollutants (POPs) in the atmosphere of remote regions is essential to better understand the global movement of these chemicals and to evaluate the effectiveness of international control measures. Key results from four main Arctic research stations, Alert (Canada), Pallas (Finland), Storhofdi (Iceland) and Zeppelin (Svalbard/Norway), where long-term monitoring have been carried out since the early 1990s, are summarized. We have also included a discussion of main results from various Arctic satellite stations in Canada, Russia, US (Alaska) and Greenland which have been operational for shorter time periods. Using the Digital Filtration temporal trend development technique, it was found that while some POPs showed more or less consistent declines during the 1990s, this reduction is less apparent in recent years at some sites. In contrast, polybrominated diphenyl ethers (PBDEs) were still found to be increasing by 2005 at Alert with doubling times of 3.5 years in the case of deca-BDE. Levels and patterns of most POPs in Arctic air are also showing spatial variability, which is typically explained by differences in proximity to suspected key source regions and long-range atmospheric transport potentials. Furthermore, increase in worldwide usage of certain pesticides, e.g. chlorothalonil and quintozene, which are contaminated with hexachlorobenzene (HCB), may result in an increase in Arctic air concentration of HCB. The results combined also indicate that both temporal and spatial patterns of POPs in Arctic air may be affected by various processes driven by climate change, such as reduced ice cover, increasing seawater temperatures and an increase in biomass burning in boreal regions as exemplified by the data from the Zeppelin and Alert stations. Further research and continued air monitoring are needed to better understand these processes and its future impact on the Arctic environment.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,208 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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