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Enregistrement W2897929861 · doi:10.1021/acs.est.8b04512

Evidence for Gas–Surface Equilibrium Control of Indoor Nitrous Acid

2018· article· en· W2897929861 sur OpenAlexaff
Douglas B. Collins, Rachel F. Hems, Shouming Zhou, Chen Wang, Eloi Grignon, Masih Alavy, Jeffrey A. Siegel, Jonathan P. D. Abbatt

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAlfred P. Sloan Foundation
Mots-clésNitrous acidNitrous oxideNitriteEnvironmental chemistryChemistryNitrogen dioxideIndoor airGas phaseIndoor air qualityEnvironmental scienceAtmospheric sciencesEnvironmental engineeringInorganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nitrous acid (HONO) is an important component of indoor air as a photolabile precursor to hydroxyl radicals and has direct health effects. HONO concentrations are typically higher indoors than outdoors, although indoor concentrations have proved challenging to predict using box models. In this study, time-resolved measurements of HONO and NO2 in a residence showed that [HONO] varied relatively weakly over contiguous periods of hours, while [NO2] fluctuated in association with changes in outdoor [NO2]. Perturbation experiments were performed in which indoor HONO was depleted or elevated and were interpreted using a two-compartment box model. To reproduce the measurements, [HONO] had to be predicted using persistent source and sink processes that do not directly involve NO2, suggesting that HONO was in equilibrium with indoor surfaces. Production of gas phase HONO directly from conversion of NO2 on surfaces had a weak influence on indoor [HONO] during the time of the perturbations. Highly similar temporal responses of HONO and semivolatile carboxylic acids to ventilation of the residence along with the detection of nitrite on indoor surfaces support the concept that indoor HONO mixing ratios are controlled strongly by gas-surface equilibrium.

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, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,010
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations94
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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