Application of national pollutant inventories for monitoring trends on dioxin emissions from stationary industrial sources in Australia, Canada and European Union
Notice bibliographique
Résumé
Industrial sources, including iron ore sintering, municipal waste incineration and non-ferrous metal processing have been prominent emitters of dioxins to the environment. With the expanding industrial sectors, many international conventions were established in order to reduce the emission of dioxins in the past two decades. The Stockholm convention, a global monitoring treaty, entered into force in 2004 with the aim to promote development of strategies to reduce or eliminate dioxin emissions. According to the convention, parties are required to develop national inventory databases to report emission levels and develop a national implementation plan (NIP) to reduce further dioxin emissions. In order to understand the trend of dioxin emissions since 1990s this study provides a comparative assessment of dioxin emissions from different industrial sources by deriving emission data from the national inventory databases of Australia, Canada and the 28 European countries (EU-28). According to the data collected, iron and steel production and electricity generation were the highest emitters of dioxins in 2017 for Europe, Canada and Australia, when compared to other stationary industrial sources. The change in the trend of dioxin emissions from the iron and steel industry and the public electricity sector was also assessed. The emission of dioxins during 1990-2017 from both iron and steel production and electricity generation revealed a relative decreasing trend, except for Spain and Italy who showed higher level of emissions from iron and steel production in 2017. Furthermore, comparing emission data for metal production revealed that the blast furnace process was the prominent emitter of dioxins comparing to electric arc furnace process. Further investigation was performed to compare the amount of dioxin emitted from three different fuel types, black coal, brown coal and natural gas, used for electricity generation in Australia. The study showed that dioxin emissions from brown coal were higher than black coal for the last two years, while power production from natural gas emits the lowest amounts of dioxins to the environment.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».