Isotopic Characterization of Atmospheric Gaseous Elemental Mercury by Passive Air Sampling
Notice bibliographique
Résumé
Tracing emission sources and transformations of atmospheric mercury with Hg stable isotopes depends on the ability to collect amounts sufficient for reliable quantification. Commonly employed active sampling methods require power and long pumping times, which limits the ability to deploy in remote locations and at high spatial resolution and can lead to compromised traps. In order to overcome these limitations, we conducted field and laboratory experiments to assess the preservation of isotopic composition during sampling of gaseous elemental mercury (GEM) with a passive air sampler (PAS) that uses a sulfur-impregnated carbon sorbent and a diffusive barrier. Whereas no mass independent fractionation (MIF) was observed during sampling, the mass dependent fractionation (MDF, δ 202 Hg) of GEM taken up by the PAS was lower than that of actively pumped samples by 1.14 ± 0.24‰ (2SD). Because the MDF offset was consistent across field studies and laboratory experiments conducted at 5, 20, and 30 °C, the PAS can be used for reliable isotopic characterization of GEM (±0.3‰ for MDF, ±0.05‰ for MIF, 2SD). The MDF offset occurred more during the sorption of GEM rather than during diffusion. PAS field deployments confirm the ability to record differences in the isotopic composition of GEM (i) with distance from point sources and (ii) sampled at different background locations globally.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».