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Enregistrement W3003696689 · doi:10.1039/c9em00455f

Investigating the presence and persistence of volatile methylsiloxanes in Arctic sediments

2020· article· en· W3003696689 sur OpenAlexafffundabout
Dimitri Abrahamsson, Nicholas A. Warner, Liisa M. Jantunen, Annika Jahnke, Fiona Wong, Matthew MacLeod

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science Processes & Impacts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensToronto Public HealthEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesSvenska Forskningsrådet FormasArcticNet
Mots-clésArcticSedimentEnvironmental scienceEnvironmental chemistryWastewaterPersistence (discontinuity)OceanographyChemistryEnvironmental engineeringGeologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Volatile methylsiloxanes (VMS) have been identified as contaminants of emerging concern in aquatic systems. Here, we report on the presence of VMS in sediment and wastewater from Arctic regions in 2014 to 2016 and model their persistence in Adventfjorden in Longyearbyen, Svalbard. Total concentrations of VMS in sediment were dominated by D4 and D5 and ranged from 0.0024 to 1.7 ng g-1 at Svalbard (Longyearbyen), from 4.0 to 43 ng g-1 in Greenland (Nuuk) and from 0.19 to 21 ng g-1 in the Canadian Archipelago. Concentrations in wastewater samples from Svalbard ranged from 12 to 156 ng L-1. Large variability in reported values of the partition ratio between organic carbon and water (KOC) and enthalpy of sorption (ΔHOC; often estimated from enthalpy of phase change between octanol and water, ΔHOW) of VMS has resulted in high uncertainty in evaluating persistence in aquatic systems. We evaluated previously reported KOC and ΔHOC values from the literature in predicting measured VMS concentrations in sediment and wastewater in scenarios using a fugacity-based multimedia model for VMS concentrations in Svalbard. We tested two different model scenarios: (1) KOC and ΔHOW measurements for three cyclic VMS previously reported by Kozerski et al. (Environ. Toxicol. Chem., 2014, 33, 1937-1945) and Xu and Kropscott (Environ. Chem., 2014, 33, 2702-2710) and (2) the KOC and ΔHOC measurements from Panagopoulos et al. (Environ. Sci. Technol., 2015, 49, 12161-12168 and Environ. Sci. Technol. Lett., 2017, 4(6), 240-245). Concentrations of VMS in sediment predicted from concentrations in wastewater in scenario 2 were in good agreement with measured concentrations, whereas in scenario 1, predicted concentrations were 2 to 4 orders of magnitude lower. Such large discrepancies indicate that the differences in the predicted concentrations are more likely to be attributed to KOC and ΔHOC than to uncertainty in environmental parameters or emission rates.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil0,509

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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