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Enregistrement W3000377435 · doi:10.1175/jas-d-19-0120.1

Atmospheric Chemistry of Gaseous Oxidized Mercury at a Coastal Site in Atlantic Canada

2019· article· en· W3000377435 sur OpenAlexafffundabout
Irene Cheng, Leiming Zhang, Huiting Mao, Zhuyun Ye, R. L. Keenan

Notice bibliographique

RevueJournal of the Atmospheric Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésMercury (programming language)Atmospheric chemistryEnvironmental scienceAtmospheric sciencesOceanographyEnvironmental chemistryClimatologyMeteorologyChemistryGeologyGeographyOzone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A chemistry box model containing a comprehensive suite of mercury (Hg) oxidation mechanisms involving O3, OH, H2O2, Br, BrO, NO2, HO2, and other oxidants was used to simulate the formation of gaseous oxidized mercury (GOM) and understand the chemical processes driving the observed trends in GOM at Kejimkujik, Nova Scotia, Canada. Simulations were conducted using chemical schemes with and without oxidation by O3 and OH. The major oxidants of Hg are O3 and OH (79%), H2O2 (10%), Br with second-stage HgBr oxidation by NO2 (7%), and BrO (3%) in simulations where all GEM oxidation reactions were considered simultaneously. In an alternative chemical scheme without gas-phase oxidation by O3 and OH, the dominant GOM species were HgBrNO2 (58%) and HgBrO (23.5%). Using this chemical scheme, the model reproduced the observed GOM at sub-ppqv Br2 mixing ratios. In the scheme with O3 and OH, the variability in GOM between seasons and between continental and marine air masses was mainly due to the variability in gaseous elemental Hg, O3, OH, and aerosol liquid water content (LWC). LWC governs the partitioning of GOM to the aerosol aqueous phase in the model. In the scheme without O3 and OH, the variability in GOM by season and airmass origin strongly depends on Br and BrO, suggesting that rigorous validation of modeled Br and BrO data are essential for improving the model predictions of GOM in coastal environments.

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)0,001
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,212
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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