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Enregistrement W2941275120 · doi:10.11575/prism/35684

Sources of Volatile Organic Compounds in Industrial, Coastal and Urban Regions

2018· dissertation· en· W2941275120 sur OpenAlexaboutno aff
Travis W. Tokarek

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceEnvironmental chemistryGeographyEnvironmental planningChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis describes the application of gas chromatography using direct air injection for the measurement and analysis of volatile organic compounds (VOCs) during three campaigns in unique environments (i.e., industrial, marine and urban). A Griffin 450 gas chromatograph equipped with a cylindrical ion trap mass spectrometer and electron impact ionization (GC-ITMS) and a Varian 3380CP equipped with an electron capture detector (GC-ECD) were used to acquire speciated measurements of select VOCs (monoterpenes, alkanes and aromatics) and peroxyacyl nitrates (PANs), respectively, which were analyzed to investigate air mass sources. In the first campaign, principal component analysis (PCA) was used on a dataset collected in the Alberta oil sands to elucidate possible sources of analytically unresolved intermediate volatility organic compounds (IVOCs) that were observed in the GC-ITMS chromatograms. A spectrally similar analytically unresolved peak of IVOCs was observed in the lab from vapours in the headspace of a bitumen sample collected near the measurement site. In the second campaign, previously-reported nocturnal ozone-depletion events were investigated off the West coast of Vancouver Island. Monoterpenes and their oxidation products were measured to explore the role of biogenic VOCs (BVOC) as a possible chemical loss pathway for ozone in this region. The analysis showed that monoterpenes play a minor role in ozone depletion in this environment and that dry deposition is likely the dominant pathway. During this campaign, the headspace vapours of several local kelp species were measured to probe possible BVOC sources in the region. Limonene was found to be enhanced above background concentrations by two species (Nereocystis luetkeana and Alaria marginata) making them a previously unrecognized source of a highly reactive monoterpene in this environment. In the third campaign, two PAN species (i.e., peroxyacetyl nitrate (PAN) and peroxypropionic nitrate (PPN)) were measured by GC-ECD during a period when wildfire smoke was transported from California and British Columbia to Calgary, Alberta. The PPN/PAN ratio was calculated and ranged from 0.05 to 0.17 (a typical background value is 0.10) in biomass burning plumes. Gas chromatography with direct air injection continues to yield new and useful information and should be a component of any comprehensive analysis.

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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,109

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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