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Enregistrement W3091711798 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-11905

Assessing the atmosphere-surface exchange of gaseous elemental mercury using passive air samplers

2020· article· en· W3091711798 sur OpenAlexaff
Meng Si, Michelle Feigis, Isabel Quant, Shreya Mistry, Melanie A. Snow, Knut Breivik, Melissa J. Lafrenière, Scott F. Lamoureux, Derek Muir, A. Steffen, Geoff W. Stupple, Ying Duan Lei, Carl P. J. Mitchell, Frank Wania

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensQueen's UniversityEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMercury (programming language)Flux (metallurgy)Atmosphere (unit)Environmental scienceAtmospheric sciencesElemental mercuryEnvironmental chemistryChemistryMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The specific properties of gaseous elemental mercury (GEM) allow it to undergo bidirectional exchange between the atmosphere and the Earth’s surface. Determining the direction and the magnitude of GEM’s atmosphere-surface flux is possible and has been accomplished using micrometeorological and chamber techniques, but (i) is complex and labor-intensive, and (ii) often only yields fluxes over relatively short time scales. A recently developed passive air sampler for GEM has the precision required for identifying and quantifying vertical concentration gradients above the Earth’s surface. The feasibility and performance of this approach is currently being tested in a number of field studies aimed at the: (i) measurement of GEM concentration gradients above both mercury-contaminated and background forest soils, (ii) quantification of vertical concentration gradients on a tower through a temperate deciduous forest canopy, and (iii) measurement of mercury concentration gradients over stable and thawing permafrost to determine the effect of permafrost degradation on GEM evasion. Contrasting with earlier flux studies, these investigations cover long time periods (up to 1.5 years) and have coarse temporal resolution (monthly to seasonally). Significant gradients of GEM air concentrations, both increasing and decreasing with height above ground, were observed, implying that at a minimum, the method is able to identify the flux direction of GEM. Under the right circumstances, this method can also be used to estimate the approximate magnitude of the GEM air-surface exchange flux. The measured gradients also reveal the impact of factors such as temperature, solar irradiance, and snow cover on air-surface exchange. The method holds promise for establishing the direction and size of exchange fluxes at long time scales of months to a year, especially in study areas where access, effort and cost are prohibitive to longer duration studies with existing approaches.

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)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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