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Enregistrement W2913510670 · doi:10.1021/acs.est.8b06779

Characterization of Polycyclic Aromatic Compounds in Commercial Pavement Sealcoat Products for Enhanced Source Apportionment

2019· article· en· W2913510670 sur OpenAlexafffund
David T. Bowman, Karl J. Jobst, Paul A. Helm, Sonya Kleywegt, Miriam L. Diamond

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensMinistry of EnvironmentMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesGovernment of Ontario
Mots-clésCoal tarEnvironmental chemistryDiesel fuelChemistrytar (computing)Gas chromatography–mass spectrometryMass spectrometryCoalChromatographyOrganic chemistryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coal tar-based sealcoat (CTSC) products are an urban source of polycyclic aromatic compounds (PACs) to the environment. However, efforts to assess the environmental fate and impacts of CTSC-derived PACs are hindered by the ubiquity of (routinely monitored) PACs released from other environmental sources. To advance source identification of CTSC-derived PACs, we use comprehensive two-dimensional gas chromatography-high resolution mass spectrometry (GC × GC/HRMS) to characterize the major and minor components of CTSC products in comparison to those in other sources of PACs, viz., asphalt-based sealcoat products, diesel particulate, diesel fuel, used motor oil and roofing shingles. GC × GC/HRMS analyses of CTSC products led to the confident assignment of compounds with 88 unique elemental compositions, which includes a set of 240 individual PACs. Visualization of the resulting profiles using Kendrick mass defect plots and hierarchical cluster analysis highlighted compositional differences between the sources. Profiles of alkylated PAHs, and heteroatomic (N, O, S) PACs enabled greater specificity in source differentiation. Isomers of specific polycyclic aromatic nitrogen heterocycles (PANHs) were diagnostic for coal tar-derived PAC sources. The compounds identified and methods used for this identification are anticipated to aid in future efforts on risk assessment and source apportionment of PACs in environmental matrices.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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