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Enregistrement W4220816582 · doi:10.1016/j.chemosphere.2022.134323

A new method for measuring airborne elemental carbon using PUF disk passive samplers

2022· article· en· W4220816582 sur OpenAlexaff
Zheng Wei Zhang, Pourya Shahpoury, Wendy Zhang, Tom Harner, Lin Huang

Notice bibliographique

RevueChemosphere · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensTrent UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerosolEnvironmental scienceSampling (signal processing)Carbon fibersEnvironmental chemistryAir pollutionParticulatesSubstrate (aquarium)PollutionChemistryMaterials scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbonaceous aerosol species, such as elemental carbon (EC), are important Short-Lived Climate Forcers (SLCFs), contributing to climate and health effects of air pollution. The quantification of carbonaceous aerosols has been conventionally carried out using active air sampling followed by various analytical techniques, such as thermal/thermal-optical analysis. Active sampling requires specific equipment and infrastructure with electricity and therefore may not be the best choice for studying carbonaceous aerosols at remote locations. Passive sampling on the other hand provides a simple and cost-effective alternative to study time-weighted temporal and spatial trends. For the first time in this study, we have developed a method to examine the viability of measuring EC using polyurethane foam passive air samplers (PUF-PAS) coupled with a thermal analysis, i.e., EnCan-Total-900 (ECT9). The method was found reproducible with coefficients of variation as low as 3% for EC measured in ambient passive samples. The method had relatively low background with EC levels in blanks being as low as 0.1% of those in deployed samples, allowing quantification within a wide range of concentrations. The results indicate a homogenous distribution of particles within the PUF-PAS substrate. EC concentrations measured with the passive method were not significantly different from those obtained from active samples at the study sites (p > 0.01). This proof of concept of the PUF-PAS method provides an opportunity to cost-effectively expand measurements of elemental carbon at the global scale, and could be further extended to include other carbonaceous aerosol species in the future. This helps address regional data gaps for improving uncertainties of SLCF impacts on global climate forcing and to inform policy decisions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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