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Enregistrement W3117831061 · doi:10.4209/aaqr.200528

Ground-level Particulate Sulphate and Gaseous Sulphur Dioxide Downwind of an Aluminium Smelter

2020· article· en· W3117831061 sur OpenAlexafffund
Dane Blanchard, Julian Aherne

Notice bibliographique

RevueAerosol and Air Quality Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndustrial Gas Emission Control
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity College DublinTrent University
Mots-clésSmeltingAluminium smeltingParticulatesAluminiumEnvironmental scienceEnvironmental chemistrySulfur dioxideMetallurgyChemistryMaterials scienceInorganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Particulate sulphate (pSO42–) is an atmospheric pollutant known to affect human/environmental health and global radiative-forcing. The Rio Tinto (RT) aluminium smelting facility in Kitimat, British Columbia, is the primary source of sulphur dioxide (SO2) emissions to the surrounding Kitimat Valley, a relatively isolated and unpolluted region. A network of active two-stage filter-packs and passive-diffusive samplers was established between June 2017 to October 2018 with the objective to evaluate the spatiotemporal variation and relative contribution of pSO42– to total anthropogenic atmospheric oxidized sulphur (SOx = SO2 + pSO42–). Average pSO42– across all sites (n = 9) was 0.41 µg m–3 (24–48 hour exposures) and ranged from 0.03 to 2.03 µg m–3. In contrast, average filter-pack SO2 ranged from 0.11 to 8.9 µg m–3 (during the same exposure periods). The filter-pack pSO42–/SOx concentration ratio (Fs) increased downwind of the smelter, indicating that the relative concentration of pSO42– increased with distance from the smelter. Furthermore, the increasing pSO42–/vanadium (V) ratio (used as a tracer of smelter emissions) relative to distance confirmed particulate formation was occurring within the emission plume during the sampling period. Irrespective of in-plume aerosol formation, pSO42– contributed a relatively minor fraction of total atmospheric SOx within the emission plume (field campaign averages Fs < 20%; pSO42– < 0.1 µg S m–3; SO2 > 1.0 µg S m–3).

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,093

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)0,0010,000

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 Opus0,207
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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