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Enregistrement W2588690279 · doi:10.5194/acp-2016-966

Sources of Particulate Matter in the Athabasca Oil Sands Region: Investigation through a Comparison of Trace Element Measurement Methodologies

2017· article· en· W2588690279 sur OpenAlexaffabout
Catherine Phillips-Smith, Cheol–Heon Jeong, Robert M. Healy, Ewa Dąbek-Złotorzyńska, Valbona Celo, Jeffrey R. Brook, Greg J. Evans

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil sandsEnvironmental scienceParticulatesTrace elementBiomass burningBiomass (ecology)Hydrology (agriculture)Environmental engineeringMeteorologyGeographyGeologyAerosolArchaeologyChemistryGeochemistryGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The province of Alberta, Canada is home to three oil sands regions which, combined, contain the third largest deposit of oil in the world. Of these, the Athabasca Oil Sands Region is the largest. As part of Environment and Climate Change Canada's program in support of the Joint Canada-Alberta Implementation Plan for Oil Sands Monitoring program, concentrations of trace metals in PM2.5 were measured through two campaigns that involved different methodologies: a long-term filter campaign and a short term intensive campaign. In the long-term campaign, 24-hr filter samples were collected one-in-six days over a two-year period (Dec. 2010–Nov. 2012) at three air monitoring stations in the Regional Municipality of Wood Buffalo. For the intensive campaign (Aug. 2013), hourly measurements were made with an on-line instrument at one air monitoring station; daily filter samples were also collected. The hourly and 24-h filter data were analysed individually using positive matrix factorization. Seven emission sources of PM2.5 were thereby identified: two types of Upgrader Emissions, Soil, Haul Road Dust, Biomass Burning, and two sources of mixed origin. The Upgrader Emissions, Soil, and Haul Road Dust sources were identified through both the methodologies and both methodologies identified a mixed source, but these exhibited more differences than similarities. The second Upgrader Emissions and Biomass Burning sources were only resolved by the hourly and filter methodologies, respectively. The similarity of the receptor modeling results from the two methodologies provided reassurance as to the identity of the sources. Overall much of the PM2.5 related metal was found to be anthropogenic, or at least to be aerosolized through anthropogenic activities. These emissions may in part explain the previously reported higher levels of metals in snow, water, and biota samples collected near the oil sands operations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,194 · 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
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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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