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Enregistrement W2909204097 · doi:10.1016/j.envpol.2019.01.027

Flame retardants in urban air: A case study in Toronto targeting distinct source sectors

2019· article· en· W2909204097 sur OpenAlexafffundabout
Amandeep Saini, Jenna Clarke, Narumol Jariyasopit, Cassandra Rauert, Jasmin K. Schuster, Sabina Halappanavar, Greg J. Evans, Yushan Su, Tom Harner

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Pollution · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensMinistry of the Environment, Conservation and ParksHealth CanadaUniversity of TorontoEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesClean Air Regulatory Agenda
Mots-clésPolybrominated diphenyl ethersEnvironmental scienceVolatilisationEnvironmental chemistryPassive samplingDominance (genetics)OrganophosphateFire retardantPollutantPesticideChemistryEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

). 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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,211 · 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'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

Citations63
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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