Selection of metric for indoor‐outdoor source apportionment of metals in PM <sub>2.5</sub> : mg/kg versus ng/m <sup>3</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Trends in the elemental composition of fine particulate matter (PM2.5) collected from indoor, outdoor, and personal microenvironments were investigated using two metrics: ng/m3 and mg/kg. Pearson correlations that were positive using one metric commonly disappeared or flipped to become negative when the other metric was applied to the same dataset. For example, the correlation between Mo and S in the outdoor microenvironment was positive using ng/m3 (p < 0.05) but negative using mg/kg (p < 0.05). In general, elemental concentrations (mg/kg) within PM2.5 decreased significantly (p < 0.05) as PM2.5 concentrations (µg/m3) increased—a dilution effect that was observed in all microenvironments and seasons. An exception was S: in the outdoor microenvironment, the correlation between wt% S and PM2.5 flipped from negative in the winter (p < 0.01) to positive (p < 0.01) in the summer, whereas in the indoor microenvironment, this correlation was negative year-round (p < 0.05). Correlation analyses using mg/kg indicated that elemental associations may arise from Fe-Mn oxyhydroxide sorption processes that occur as particles age, with or without the presence of a common anthropogenic source. Application of mass-normalized concentration metrics (mg/kg or wt%), enabled by careful gravimetric analysis, revealed new evidence of the importance of indoor sources of elements in PM2.5.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».