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Enregistrement W2888612785 · doi:10.1139/er-2018-0039

Air synthesis review: polycyclic aromatic compounds in the oil sands region

2018· article· en· W2888612785 sur OpenAlexaffvenueabout
Tom Harner, Cassandra Rauert, Derek C. G. Muir, Jasmin K. Schuster, Yu-Mei Hsu, Leiming Zhang, George Marson, John G. Watson, Jason M. E. Ahad, Sunny Cho, Narumol Jariyasopit, Jane L. Kirk, Jennifer B. Korosi, Matthew S. Landis, Jonathan W. Martin, Yifeng Zhang, Kim J. Fernie, Gregory R. Wentworth, Andrzej Wnorowski, Ewa Dabek, Jean‐Pierre Charland, Bruce D. Pauli, Frank Wania, Elisabeth Galarneau, Irene Cheng, Paul A. Makar, Cynthia Whaley, Judith C. Chow, Xiaoliang Wang

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensUniversity of TorontoThe Scarborough HospitalYork UniversityUniversity of AlbertaNatural Resources CanadaAlberta Environment and Protected AreasCumulative Environmental Management AssociationGeological Survey of CanadaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceOil sandsAir monitoringParticulatesEnvironmental chemistryChemistryEnvironmental engineeringAsphaltGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This air synthesis review presents the current state of knowledge on the sources, fates, and effects for polycyclic aromatic compounds (PACs) and related chemicals released to air in the oil sands region (OSR) in Alberta, Canada. Through the implementation of the Joint Canada–Alberta Oil Sands Monitoring Program in 2012 a vast amount of new information on PACs has been acquired through directed monitoring and research projects and reported to the scientific community and public. This new knowledge addresses questions related to cumulative effects and informs the sustainable management of the oil sands resource while helping to identify gaps in understanding and priorities for future work. As a result of this air synthesis review on PACs, the following topics have been identified as new science priorities: (i) improving emissions reporting to better account for fugitive mining emissions of PACs that includes a broader range of PACs beyond the conventional polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) including, inter alia, alkylated-PAHs (alk-PAHs), dibenzothiophene (DBT), alk-DBTs, nitro-PAHs, oxy-PAHs including quinones and thia- and aza-arenes; (ii) improving information on the ambient concentrations, long-range transport, and atmospheric deposition of these broader classes of PACs and their release (with co-contaminants) from different types of mining activities; (iii) further optimizing electricity-free and cost-effective approaches for assessing PAC deposition (e.g., snow sampling, lichens, passive ambient sampling) spatially across the OSR and downwind regions; (iv) designing projects that integrate monitoring efforts with source attribution models and ecosystem health studies to improve understanding of sources, receptors, and effects; (v) further optimizing natural deposition archives (e.g., sediment, peat, tree rings) and advanced forensic techniques (e.g., isotope analysis, marker compounds) to provide better understanding of sources of PACs in the OSR over space and time; (vi) conducting process research to improve model capabilities for simulating atmospheric chemistry of PACs and assessing exposure to wildlife and humans; and (vii) developing tools and integrated strategies for assessing cumulative risk to wildlife and humans by accounting for the toxicity of the mixture of chemicals in air rather than on a single compound basis.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,011

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,232 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations85
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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