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Enregistrement W4225092362 · doi:10.1021/acs.est.1c08429

Polycyclic Aromatic Hydrocarbons in the Marine Atmosphere from the Western Pacific to the Southern Ocean: Spatial Variability, Gas/Particle Partitioning, and Source Apportionment

2022· article· en· W4225092362 sur OpenAlexaff
Xue Zhang, Zi-Feng Zhang, Xianming Zhang, Fu-Jie Zhu, Yi-Fan Li, Minghong Cai, Roland Kallenborn

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticulatesEnvironmental scienceAtmosphere (unit)Coal combustion productsOceanographyCombustionEnvironmental chemistryAtmospheric sciencesGeologyChemistryMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The spatial variability of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in the marine atmosphere contributes to the understanding of the global sources, fate, and impact of this contaminant. Few studies conducted to measure PAHs in the oceanic atmosphere have covered a large scale, especially in the Southern Ocean. In this study, high-volume air samples were taken along a cross-section from China to Antarctica and analyzed for gaseous and particulate PAHs. The data revealed the spatial distribution, gas–particle partitioning, and source contributions of PAHs in the Pacific, Indian, and Southern Oceans. The median concentration (gaseous + particulate) of ∑ 24 PAHs was 3900 pg/m 3 in the Pacific Ocean, 2000 pg/m 3 in the Indian Ocean, and 1200 pg/m 3 in the Southern Ocean. A clear latitudinal gradient was observed for airborne PAHs from the western Pacific to the Southern Ocean. Back trajectories (BTs) analysis showed that air masses predominantly originated from populated land had significantly higher concentrations of PAHs than those from the oceans or Antarctic continents/islands. The air mass origins and temperature have significant influences on the gas–particle partitioning of PAHs. Source analysis by positive matrix factorization (PMF) showed that the highest contribution to PAHs was from coal combustion emissions (52%), followed by engine combustion emissions (27%) and wood combustion emissions (21%). A higher contribution of PAHs from wood combustion was found in the eastern coastal region of Australia. In contrast, engine combustion emissions primarily influenced the sites in Southeast Asia.

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)0,000
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 enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations43
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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