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Enregistrement W2615740415 · doi:10.1021/acs.est.7b00788

Vertical Profiles, Sources, and Transport of PFASs in the Arctic Ocean

2017· article· en· W2615740415 sur OpenAlexafffund
Leo W. Y. Yeung, Clifton Dassuncao, Scott A. Mabury, Elsie M. Sunderland, Xianming Zhang, Rainer Lohmann

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOffice of Polar ProgramsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésArcticEnvironmental scienceThe arcticOceanographyEnvironmental chemistryChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relative importance of atmospheric versus oceanic transport for poly- and perfluorinated alkyl substances (PFASs) reaching the Arctic Ocean is not well understood. Vertical profiles from the Central Arctic Ocean and shelf water, snow and meltwater samples were collected in 2012; 13 PFASs (C6-C12 PFCAs; C6, 8, 10 PFSAs; MeFOSAA and EtFOSAA; and FOSA) were routinely detected (range: <5-343 pg/L). PFASs were only detectable above 150 m depth in the polar mixed layer (PML) and halocline. Enhanced concentrations were observed in snow and meltpond samples, implying atmospheric deposition as an important source of PFASs. Model results suggested atmospheric inputs to account for 34-59% (∼11-19 pg/L) of measured PFOA concentrations in the PML (mean 32 ± 15 pg/L). Modeled surface and halocline measurements for PFOS based on North Atlantic inflow (11-36 pg/L) agreed with measurements (mean, 17, range <5-41 pg/L). Modeled deep water concentrations below 200 m (5-15 pg/L) were slightly higher than measurements (<5 pg/L), suggesting the lower bound of PFAS emissions estimates from wastewater and rivers may provide the best estimate of inputs to the Arctic. Despite low concentrations in deep water, this reservoir is expected to contain most of the PFOS mass in the Arctic (63-180 Mg) and is projected to continue increasing to 2038.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,011
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,237 · 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'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

Citations152
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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