Quantification of cooking organic aerosol in the indoor environment using aerodyne aerosol mass spectrometers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Aerodyne aerosol mass spectrometer (AMS) is used extensively to study the composition of non-refractory submicron aerosol composition during atmospheric field studies. During two recent studies of indoor environments, HOMEChem and ATHLETIC, the default ambient organic aerosol AMS quantification parameters resulted in a large discrepancy with co-located instruments while sampling cooking organic aerosol (COA). Instruments agreed within uncertainty estimates during all other sampling periods. Assuming a collection efficiency (<i>CE</i>) of unity, adjustments to the AMS relative ionization efficiency (<i>RIE</i>) were required to reach agreement with co-located instruments. The range of <i>RIE<sub>COA</sub></i> observed (ATHLETIC: <i>RIE<sub>COA</sub></i> = 4.26–4.96, HOMEChem: <i>RIE<sub>COA</sub></i> = 4.70–6.50) was consistent with <i>RIE</i> measured in the laboratory for cooking-specific molecules. These results agree with prior AMS studies which have indicated that more oxidized outdoor ambient organic aerosol has a relatively constant <i>RIE</i> of 1.4 ± 0.3 while more reduced organics have higher <i>RIE</i>. The applicability of a higher <i>RIE</i> was considered for two ambient datasets, and agreement between the AMS and co-located instruments improved when an increased response factor (<i>RIE</i> × <i>CE</i>) was applied to positive matrix factorization-derived primary organic aerosol (POA). Based on the observations presented here and the literature, we recommend AMS users consider applying <i>RIE<sub>COA</sub></i>=4.2 to source and indoor studies of COA and evaluate a higher POA response factor of the order of ∼1.5 in outdoor studies at urban background sites, and ∼2 at sites impacted by fresh sources. This study aims to improve AMS quantification methodology for reduced POA and highlights the importance of careful intercomparisons in field studies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle