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Enregistrement W4224258005 · doi:10.3390/pollutants2020011

Characterization of Annual Air Emissions Reported by Pulp and Paper Mills in Atlantic Canada

2022· article· en· W4224258005 sur OpenAlexafffundabout
Gianina Giacosa, Codey Barnett, Daniel Rainham, Tony R. ‎Walker

Notice bibliographique

RevuePollutants · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensNova Scotia Department of EnergyDalhousie University
Organismes subventionnairesAgencia Nacional de Investigación e InnovaciónCSA Group
Mots-clésParticulatesEnvironmental sciencePollutantPulp (tooth)Air pollutionNova scotiaPulp millEnvironmental protectionGreenhouse gasWaste managementEnvironmental engineeringEngineeringGeographyChemistryOceanographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pulp and paper industry is a major contributor to water and air pollution globally. Pulp and paper processing is an intensive energy consuming process that produces multiple contaminants that pollute water, air, and affect ecological and human health. In Canada, the National Pollutant Release Inventory (NPRI) is used to assess the release of air pollutants into the atmosphere from industrial facilities (including pulp and paper mills) and provides a repository of annual emissions reported by individual facilities. This study compared annual air emissions of carbon monoxide, nitrogen oxides, total particulate matter (TPM), PM2.5, PM10, sulphur dioxide, and volatile organic compounds from nine different pulp and/or paper mills in Atlantic Canada from three provinces (Nova Scotia, New Brunswick, and Newfoundland and Labrador) between 2002 and 2019. Results revealed that annual releases were several orders of magnitude higher than federal reporting thresholds suggested by Environment and Climate Change Canada. Pulp mills emit higher pollutant loads than those producing paper. The highest exceedance of a reporting threshold was for particulate matter (PM2.5) at Northern Pulp in Nova Scotia. The emissions of PM2.5 were on average (over a 17-year period) about 100,000% above the reporting threshold of 0.3 tonnes per year.

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)0,000
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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