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Enregistrement W2910056657 · doi:10.1289/isee.2011.00904

ASSESSING LITTLELEAF LINDEN ( <i>TILIA CORDATA</i> ) AND NORWAY MAPLE ( <i>ACER PLATANOIDES</i> ) LEAVES AS MEDIA FOR MONITORING HEAVY METAL AIR POLLUTION IN WINDSOR, ONTARIO, CANADA

2011· article· en· W2910056657 sur OpenAlexaffabout
Alice Grgicak‐Mannion, Lindsay Miller, J. A. Gagnon, Hongcheng Zeng, Brian J. Fryer

Notice bibliographique

RevueISEE Conference Abstracts · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceAir pollutionPollutionWindsorAir quality indexMapleGeographyChemistryMeteorologyBotanyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Aims: Epidemiological studies have shown correlations between traffic-related and other air pollutants and medical conditions [1-3]. Health agencies routinely rely on a limited number of fixed active and passive monitoring devices to measure regional/local air quality over fixed times. Increasing the number of monitoring sites is beneficial yet cost prohibitive (equipment, personnel and analytical costs); novel monitoring strategies are required. We investigated Littleleaf Linden and Norway Maple leaves in Windsor, an industrial border city in southwestern Ontario, Canada, sharing the world’s busiest trade route with industrial neighbour, Detroit, Michigan, U.S., as potential air quality monitors for heavy metals near roads with varying traffic/industrial sources. Methods: Co-located trees were allocated using a geospatial random stratified approach: traffic counts, road type and a buffered distance of 200 m were the main selection criteria. Leaves were collected from these trees over eight two-week periods in 2010. Thirty-eight elements were analyzed using ICP-MS; 11, using ICP-OES. NIST standards were used for QA/QC. EDAX-SEM was used for forensic validation of particle composition of ICP-MS and ICP-OES analytics. Results: At two expressway sites, Sr concentrations up to 2,000 ppm were observed. These leaves were placed under the EDAX-SEM; angular mineral fragments were found to contain K, Sr, Ca and Si. At three sites, concentrations of Pb up to 1.2ppm and Fe up to 350ppm were observed. Under the microscope, spherical, striated particles containing Pb, Fe, and Ni, potentially indicate a steel manufacturing source [4]. At the expressway and a residential area, concentrations of Ni up to 60ppm and Mo up to 30ppm were observed. Under the microscope, spherical particles indicated Mo, Ni and Co, potentially a localized mobile source. Conclusions: In the pilot study, leaves from Littleleaf Linden and Norway Maple proved highly effective air quality monitors for heavy metals in Windsor, Ontario and effective media for elemental forensic analyses.

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)
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 enseignants0,245
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)0,0010,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,215 · 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'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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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