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Enregistrement W2754251227 · doi:10.1155/2017/3504274

Molecular Marker Study of Particulate Organic Matter in Southern Ontario Air

2017· article· en· W2754251227 sur OpenAlexaffabout
Satoshi Irei, Jacek Stupak, Xueping Gong, T. W. Chan, Michelle L Cox, R. McLaren, J. Rudolph

Notice bibliographique

RevueJournal of Analytical Methods in Chemistry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaYork University
Organismes subventionnairesMinistry of Environment
Mots-clésParticulatesEnvironmental scienceEnvironmental chemistryChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To study the origins of airborne particulate organic matter in southern Ontario, molecular marker concentrations were studied at Hamilton, Simcoe, and York Gateway Tunnel, representing industrial, rural, and heavy traffic sites, respectively. Airborne particulate matter smaller than 10 μ m in aerodynamic diameter was collected on quartz filters, and the collected samples were analyzed for total carbons, 5-6 ring PAHs, hopanes, n-alkanes (C20 to C34), and oxygenated aromatic compounds. Results showed that PAH concentrations at all three sites were highly correlated, indicating vehicular emissions as the major source. Meanwhile, in the scatter plots of α , β -hopane and trisnorhopane, concentrations displayed different trends for Hamilton and Simcoe. The slopes of the linear regressions for Hamilton and the tunnel were statistically the same, while the slope for Simcoe was significantly different from those. Comparison with literature values revealed that the trend observed at Simcoe was explained by the influence from coal combustion. We also found that the majority of oxygenated aromatic compounds at both sites were in the similar level, possibly implying secondary products contained in the southern Ontario air. Regardless of some discrepancies, absolute principal component analysis applied to the datasets could reproduce those findings.

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 enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil0,171

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
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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