MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3176354554 · doi:10.1021/acs.est.1c01705

Tracking POPs in Global Air from the First 10 Years of the GAPS Network (2005 to 2014)

2021· article· en· W3176354554 sur OpenAlexafffund
Jasmin K. Schuster, Tom Harner, Anita Eng, Cassandra Rauert, Ky Su, Keri C. Hornbuckle, Connor W. Johnson

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesGovernment of CanadaUnited Nations
Mots-clésEnvironmental scienceHeptachlorEndosulfanChlordanePersistent organic pollutantOrganochlorine pesticideEnvironmental chemistrySampling (signal processing)Polychlorinated biphenylDieldrinEnvironmental protectionPollutantPesticideChemistryEcologyEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Global Atmospheric Passive Sampling (GAPS) network, initiated in 2005 across 55 global sites, supports the global monitoring plan (GMP) of the Stockholm Convention on Persistent Organic Pollutants (POPs) by providing information on POP concentrations in air on a global scale. These data inform assessments of the long-range transport potential of POPs and the effectiveness evaluation of chemical regulation efforts, by observing changes in concentrations over time. Currently, measurements spanning 5-10 sampling years are available for 40 sites from the GAPS Network. This study was the first time that POP concentrations in air were reported on a global scale for an extended time period and the first to evaluate worldwide trends with an internally consistent sample set. For consistency between sampling years, site- and sample specific sampling rates were calculated with a new, public online model, which accounts for the effects of wind speed variability. Concentrations for legacy POPs in air between 2005 and 2014 show different trends for different organochlorine pesticides (OCPs) and polychlorinated biphenyls (PCBs). The POPs discussed in this study were chosen due to being the most frequently detected, with detection at the majority of sites. PCB, endosulfan, and hexachlorocyclohexane (HCH) concentrations in air are decreasing at most sites. The global trends reflect global sources and recycling of HCH, ongoing emissions from old stockpiles for PCBs, and recent use restrictions for endosulfan. These chlorinated OCPs continue to present exposure threat to humans and ecosystems worldwide. Concentrations of other OCPs, such as chlordanes, heptachlor and dieldrin, are steady and/or declining slowly at the majority of sites, reflecting a transition from primary to secondary sources (i.e., re-emission from reservoirs where these POPs have accumulated historically) which now control ambient air burdens.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations62
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental Science & TechnologyMême sujetToxic Organic Pollutants ImpactTravaux en français237 207