Iron in Soils and Road Dust is Modulated by Coal-Fired Power Plant Sulfur Making Toxic PM2.5
Notice bibliographique
Résumé
Transition metal ions, such as water-soluble iron (WS-Fe), are toxic components of fine particulate matter (PM2.5). In Atlanta, GA, from 1998 to 2013, WS-Fe was the PM2.5 species most associated with adverse cardiovascular outcomes in a previous study. We examined this data set to investigate the sources of WS-Fe and effects of air quality regulations on ambient levels of WS-Fe. Insoluble forms of iron in mineral and traffic dust combined with sulfate from coal-fired electrical generating units (EGU) were converted to soluble forms by sulfate-driven acid-dissolution. Sulfate produced both the highly acidic aerosol (summer pH 1.5-2) and liquid water required for the aqueous phase acid-dissolution, but variability in WS-Fe was mainly driven by particle liquid water. These processes were more pronounced in summer when particles were most acidic, whereas in winter the relative importance of WS-Fe from combustion emissions increased. Although WS-Fe represents a minute mass fraction (0.15%) of PM2.5, the observed high correlation between WS-Fe and PM2.5 mass (r=0.67) may result from these formation routes and account for some association between mass and adverse health seen in past studies. Similar processes are expected in many regions, implying these unexpected benefits from coal-burning reduction may be widespread.
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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 ».