Flame retardants in urban air: A case study in Toronto targeting distinct source sectors
Notice bibliographique
Résumé
Based on distinct land-use categories, a sampling campaign was carried out at eight locations across Toronto and the Greater Toronto Area in 2016–2017. Source sectors’ dependent patterns of atmospheric concentrations of 9 organophosphate esters (OPEs), 9 polybrominated diphenyl ethers (PBDEs) and 5 novel flame retardants (NFRs) showed dominance of OPEs and PBDEs at highly commercialised urban and traffic sites, while NFRs, were dominant at residential sites. Overall, average concentrations of Σ 9 OPEs (1790 pg/m 3 ) were two orders of magnitude higher than Σ 9 PBDEs (9.17 pg/m 3 ) and Σ 5 NFRs (8.14 pg/m 3 ). The atmospheric concentrations of given chemical classes also showed a general trend of lower levels in winter as compared to summer months. Statistically significant negative correlations between the natural logarithm of concentrations and inverse of temperature for some OPEs and PBDEs highlighted the role of volatilization from local sources at given sites as primarily influencing their atmospheric concentrations. Overall, this study adds to the current knowledge of urban settings as a major emitter of the chemicals of emerging concern and their replacements, as well as the ongoing problem of phased out PBDEs due to their presence in existing inventories of commercial/recycled products. It is recommended that long-term monitoring programs targeting flame retardants (FRs) include urban sites, which provide an early indicator of effectiveness of control measures of targeted FRs, while at the same time providing information on emission sources and trends of replacement FR chemicals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».