Characterizing the sources, concentrations and resuspension potential of metals and metalloids in the thoracic fraction of urban road dust
Notice bibliographique
Résumé
and HCl) and the elemental concentrations measured using ICP-MS. Principal component analysis (PCA) was applied to infer source emissions. Annual elemental loadings to roads were estimated using data on total sweepings collected by the City of Toronto. The mass amounts of metals and metalloids (< 10 μm) available for resuspension were calculated assuming a contribution of 10% to total loadings for this fraction. The median trace element concentrations in city sweepings (n = 64) ranged from highest to lowest as follows: Mn > Zn > Ba > Cr > Cu > Pb > V > Ni > Sn > Mo > Co > As > Sb > Cd. Iron, Cr, Ni, Co, Mo and Cu levels were significantly associated with road class, with the highest concentrations measured for the expressway. Most elements, especially Sb and Zn, were enriched in thoracic sweepings. The PCA results demonstrate the importance of non-fossil fuel, traffic-related elemental emissions. Difficulties in identifying sources, given uncertainties regarding overlapping chemical profiles, are also highlighted. Significant elemental loadings to roads were estimated to occur, with the largest amounts identified for Fe, Al, Mn, Zn, Cr and Cu. Road dust resuspension is predicted to be the most important source of emissions for Fe, Al, Mn, Cr, V, Sn, Mo, Co and Sb.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».