MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3195340213 · doi:10.1016/j.envsci.2021.08.003

Global intercomparison of polyurethane foam passive air samplers evaluating sources of variability in SVOC measurements

2021· article· en· W3195340213 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Policy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesRECETOX Přírodovědecké Fakulty Masarykovy UniverzityEEA GrantsMinisterstvo Školství, Mládeže a TělovýchovyEuropean CommissionGovernment of CanadaFP7 Coherent Development of Research Policies
Mots-clésPolyurethaneEnvironmental scienceMaterials scienceRemote sensingComposite materialGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polyurethane foam passive air samplers (PUF-PAS) are the most common type of passive air sampler used for a range of semi-volatile organic compounds (SVOCs), including regulated persistent organic pollutants (POPs) and polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), and emerging contaminants (e.g., novel flame retardants, phthalates, current-use pesticides). Data from PUF-PAS are key indicators of effectiveness of global regulatory actions on SVOCs, such as the Global Monitoring Plan of the Stockholm Convention on Persistent Organic Pollutants. While most PUF-PAS use similar double-dome metal shielding, there is no standardized dome size, shape, or deployment configuration, with many different PUF-PAS designs used in regional and global monitoring. Yet, no information is available on the comparability of data from studies using different PUF-PAS designs. We brought together 12 types of PUF-PAS used by different research groups around the world and deployed them in a multi-part intercomparison to evaluate the variability in reported concentrations introduced by different elements of PAS monitoring. PUF-PAS were deployed for 3 months in outdoor air in Kjeller, Norway in 2015-2016 in three phases to capture (1) the influence of sampler design on data comparability, (2) the influence of analytical variability when samplers are analyzed at different laboratories, and (3) the overall variability in global monitoring data introduced by differences in sampler configurations and analytical methods. Results indicate that while differences in sampler design (in particular, the spacing between the upper and lower sampler bowls) account for up to 50 % differences in masses collected by samplers, the variability introduced by analysis in different laboratories far exceeds this amount, resulting in differences spanning orders of magnitude for POPs and PAHs. The high level of variability due to analysis in different laboratories indicates that current SVOC air sampling data (i.e., not just for PUF-PAS but likely also for active air sampling) are not directly comparable between laboratories/monitoring programs. To support on-going efforts to mobilize more SVOC data to contribute to effectiveness evaluation, intercalibration exercises to account for uncertainties in air sampling, repeated at regular intervals, must be established to ensure analytical comparability and avoid biases in global-scale assessments of SVOCs in air caused by differences in laboratory performance.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,304 · 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