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Enregistrement W2732735824 · doi:10.1175/jas-d-17-0086.1

Identifying Changes in Source Regions Impacting Speciated Atmospheric Mercury at a Rural Site in the Eastern United States

2017· article· en· W2732735824 sur OpenAlexafffundabout
Irene Cheng, Leiming Zhang, Mark S. Castro, Huiting Mao

Notice bibliographique

RevueJournal of the Atmospheric Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceU.S. Forest ServiceMaryland Department of Natural ResourcesGoddard Space Flight CenterNational Oceanic and Atmospheric AdministrationU.S. Environmental Protection AgencyEnvironment and Climate Change CanadaNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésMercury (programming language)Environmental scienceElemental mercuryAtmospheric sciencesParticulatesCombustionEnvironmental chemistryAtmospheric chemistryPhysical geographyMeteorologyChemistryGeologyGeographyOzone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To investigate the effectiveness of emission reductions on the concentrations of gaseous elemental mercury (GEM), gaseous oxidized mercury (GOM), and particulate-bound mercury (PBM) at a rural site in Maryland (MD08), long-term (2005–14) measurements of speciated atmospheric mercury were analyzed using concentration-weighted trajectory (CWT) analysis. CWT results suggested that the number of major source regions contributing to GEM, GOM, and reactive mercury (RM = GOM + PBM) over the eastern United States and southeastern Canada declined over time. Across much of these regions, source contributions in 2011–14 decreased by up to 20% for GEM, by greater than 60% for GOM, and by 20%–60% for PBM compared to 2006–08, largely because of the decreases in power-plant mercury emissions since 2009. Changes in the spatial distribution of the source regions were also observed over time. Increases in source contributions of GEM after 2011 over the northeastern United States and southeastern Canada were predominantly from emission increases in metal and steel production and forest fires. Source contribution increases in PBM were more widespread, which can be attributed potentially to mercury transformation processes in the air or wood combustion rather than industrial sources.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,516

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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