MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4244696525 · doi:10.32920/ryerson.14662665.v1

Heavy metals in indoor settled dusts in Toronto, Canada

2021· preprint· en· W4244696525 sur OpenAlexaffabout
Ahmed Al Hejami

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental chemistryMercury (programming language)Heavy metalsMetalAtomic absorption spectroscopyInductively coupled plasmaInductively coupled plasma atomic emission spectroscopyChemistryCadmiumEnvironmental scienceMetallurgyMaterials sciencePlasma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Total concentrations of nine potentially toxic heavy metals (Ba, Cd, Cr, Cu, Hg, Mn, Ni, Pb, and Zn) in indoor settled dusts from houses, offices, classrooms, and laboratories in Greater Toronto Area, Canada were determined. Mercury concentrations were determined using cold vapor atomic fluorescence spectroscopy (CVAFS), whereas the concentrations of eight other metals were determined using inductively coupled plasma atomic emission spectroscopy (ICP-AES). The results showed that the highest level of heavy metals was in the laboratory dusts. Metal concentrations (except those for Mn and Zn) in household, office, and classroom dusts were comparable. Cd, Cr, Cu, Ni, and Zn concentrations in the laboratory dusts and Cu and Zn concentrations in household, office, and classroom dusts exceeded the Canadian Soil Guideline. Metal concentrations in the indoor dusts found in this study were, in general, consistent with those reported in literature. Among the metals studied, Cd, Cu, Hg, Pb, and Zn showed the greatest enrichment in the indoor environments relative to their crustal abundances.

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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,096

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
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,243
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHeavy metals in environment→Travaux en français237 207→