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Enregistrement W2789216641 · doi:10.1021/acs.est.7b06239

Global Atmospheric Concentrations of Brominated and Chlorinated Flame Retardants and Organophosphate Esters

2018· article· en· W2789216641 sur OpenAlexafffund
Cassandra Rauert, Jasmin K. Schuster, Anita Eng, Tom Harner

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesEuropean CommissionUnited Nations Environment ProgrammeGovernment of Canada
Mots-clésPolybrominated diphenyl ethersEnvironmental chemistryOrganophosphateHexabromocyclododecanePassive samplingEnvironmental scienceFire retardantChemistryAtmosphere (unit)MeteorologyPesticidePollutantOrganic chemistryGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Polyurethane foam (PUF) disk passive air samples, deployed during 2014 in the Global Atmospheric Passive Sampling (GAPS) Network, were analyzed for a range of flame retardants (FRs) including polybrominated diphenyl ethers (PBDEs), hexabromocyclododecane (HBCD), brominated and chlorinated novel FRs, and organophosphate esters (OPEs). Mean concentrations of PBDEs and novel FRs at the 48 sites monitored ranged from 0.097 to 93 pg/m3 for Σ14PBDEs and from below detection limits to 126 pg/m3 for Σ15novel FRs. For PBDEs, the detected concentrations were similar to those previously reported from samples collected in 2005 at GAPS sites, suggesting global background atmospheric concentrations of PBDEs have not declined since regulatory measures were implemented. OPEs were detected at every GAPS site, with Σ18OPEs ranging from 69 to 7770 pg/m3. OPE concentrations were at least an order of magnitude higher than the PBDEs. This study presents the first data on global distributions of OPEs in the atmosphere, obtained from a single passive sampling monitoring network. Challenges that can arise in passive air sampling campaigns are also highlighted and addressed with suggested recommendations for future campaigns.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations151
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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