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Enregistrement W2912238320 · doi:10.1021/acs.est.8b05353

Polycyclic Aromatic Hydrocarbons Not Declining in Arctic Air Despite Global Emission Reduction

2019· article· en· W2912238320 sur OpenAlexafffundabout
Yong Yu, Athanasios Katsoyiannis, Pernilla Bohlin‐Nizzetto, Eva Brorström‐Lundén, Jianmin Ma, Yuan Zhao, Zhiyong Wu, David Mindham, Ed Sverko, Enzo Barresi, Helena Dryfhout-Clark, Phil Fellin, Hayley Hung

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesMiljødirektoratetCrown-Indigenous Relations and Northern Affairs CanadaNaturvårdsverket
Mots-clésEnvironmental scienceEnvironmental chemistryPolycyclic aromatic hydrocarbonArcticThe arcticWaste managementEnvironmental engineeringEnvironmental protectionChemistryEcologyOceanographyEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two decades of atmospheric measurements of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) were conducted at three Arctic sites, i.e., Alert, Canada; Zeppelin, Svalbard; and Pallas, Finland. PAH concentrations decrease with increasing latitude in the order of Pallas > Zeppelin > Alert. Forest fire was identified as an important contributing source. Three representative PAHs, phenanthrene (PHE), pyrene (PYR), and benzo[ a]pyrene (BaP) were selected for the assessment of their long-term trends. Significant decline of these PAHs was not observed contradicting the expected decline due to PAH emission reductions. A global 3-D transport model was employed to simulate the concentrations of these three PAHs at the three sites. The model predicted that warming in the Arctic would cause the air concentrations of PHE and PYR to increase in the Arctic atmosphere, while that of BaP, which tends to be particle-bound, is less affected by temperature. The expected decline due to the reduction of global PAH emissions is offset by the increment of volatilization caused by warming. This work shows that this phenomenon may affect the environmental occurrence of other anthropogenic substances, such as more volatile flame retardants and pesticides.

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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,572
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
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 GPT0,230
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations147
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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