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Enregistrement W2970739978 · doi:10.1111/ina.12601

Indoor boundary layer chemistry modeling

2019· article· en· W2970739978 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIndoor Air · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIndoor Air Quality and Microbial Exposure
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAlfred P. Sloan Foundation
Mots-clésBoundary layerEnvironmental scienceEnvironmental chemistryEngineering physicsChemistryEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ozone (O3) chemistry is thought to dominate the oxidation of indoor surfaces. We consider the hypothesis that reactions taking place within indoor boundary layers result in greater than anticipated hydroxyl radical (OH) deposition rates. We develop models that account for boundary layer mass-transfer phenomena, O3-terpene chemistry and OH formation, removal, and deposition; we solve these analytically and by applying numerical methods. For an O3-limonene system, we find that OH flux to a surface with an O3 reaction probability of 10−8 is 4.3 × 10−5 molec/(cm2 s) which is about 10 times greater than predicted by a traditional boundary layer theory. At very low air exchange rates the OH surface flux can be as much as 10% of that for O3. This effect becomes less pronounced for more O3-reactive surfaces. Turbulence intensity does not strongly influence the OH concentration gradient except for surfaces with an O3 reaction probability >10−4. Although the O3 flux dominates OH flux under most conditions, OH flux can be responsible for as much as 10% of total oxidant uptake to otherwise low-reactivity surfaces. Further, OH chemistry differs from that for ozone; therefore, its deposition is important in understanding the chemical evolution of some indoor surfaces and surface films.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,008

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,212 · 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