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Enregistrement W2912694725 · doi:10.1016/j.scitotenv.2019.02.126

Source apportionment of ambient fine and coarse particulate matter polycyclic aromatic hydrocarbons at the Bertha Ganter-Fort McKay community site in the Oil Sands Region of Alberta, Canada

2019· article· en· W2912694725 sur OpenAlexfundaboutno aff
Matthew S. Landis, William B. Studabaker, Joseph Patrick Pancras, Joseph R. Graney, Emily M. White, Eric S. Edgerton

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWood Buffalo Environmental AssociationAcademia Oamenilor de Știință din România
Mots-clésParticulatesEnvironmental chemistryEnvironmental scienceAerosolPolycyclic aromatic hydrocarbonApportionmentOil sandsAir pollutionEnrichment factorEnvironmental engineeringChemistryHeavy metalsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A comprehensive filter-based particulate matter polycyclic aromatic hydrocarbon (PAH) source apportionment study was conducted at the Wood Buffalo Environmental Association Bertha Ganter-Fort McKay (BGFM) community monitoring station from 2014 to 2015 to quantify ambient concentrations and identify major sources. The BGFM station is located in close proximity to several surface oil sands production facilities and was previously found to be impacted by their air emissions. 24-hour integrated PM2.5 and PM10–2.5 samples were collected on a 1-in-3-day schedule yielding 108 complete organic/inorganic filter sets for source apportionment modeling. During the study period PM2.5 averaged 8.6 ± 11.8 μg m−3 (mean ± standard deviation), and PM10–2.5 averaged 8.5 ± 9.5 μg m−3. Wind regression analysis indicated that the oil sands production facilities were significant sources of PM2.5 mass and black carbon (BC), and that wildland fires were a significant source of the highest PM2.5 (>10 μg m−3) and BC events. A six-factor positive matrix factorization (PMF) model solution explained 95% of the measured PM2.5 and 78% of the measured ΣPAH. Five sources significantly contributed to PM2.5 including: Biomass Combustion (3.57 μg m−3; 40%); Fugitive Dust (1.86 μg m−3; 28%); Upgrader Stack Emissions (1.44 μg m−3; 21%); Petrogenic PAH (1.20 μg m−3; 18%); and Transported Aerosol (0.43 μg m−3 and 6%). However, the analysis indicated that only the pyrogenic PAH source factor significantly contributed (78%) to the measured ΣPAH. A five-factor PMF model dominated by fugitive dust sources explained 98% of PM10–2.5 mass and 86% of the ΣPAH. The predominant sources of PM10–2.5 mass were (i) Haul Road Dust (4.82 μg m−3; 53%), (ii) Mixed Fugitive Dust (2.89 μg m−3; 32%), (iii) Fugitive Oil Sand (0.88 μg m−3; 10%), Mobile Sources (0.23 μg m−3; 2%), and Organic Aerosol (0.06 μg m−3; 1%). Only the Organic Aerosol source significantly contributed (86%) to the measured ΣPAH.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations41
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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