Overview of receptor-based source apportionment studies for speciated atmospheric mercury
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Receptor-based source apportionment studies of speciated atmospheric mercury are not only concerned with source contributions, but also the influence of transport, transformation, and deposition processes on speciated atmospheric mercury concentrations at receptor locations. Previous studies applied multivariate receptor models including Principal Components Analysis and Positive Matrix Factorization, and back trajectory receptor models including Potential Source Contribution Function, Gridded Frequency Distributions, and Concentration-back trajectory models. Anthropogenic combustion sources, crustal/soil dust, and chemical and physical processes, such as gaseous elemental mercury (GEM) oxidation reactions, boundary layer mixing, and GEM flux from surfaces, were inferred from the multivariate studies, which were predominantly conducted at receptor sites in Canada and the US. Back trajectory receptor models revealed potential impacts of large industrial areas such as the Ohio River Valley in the US and throughout China, metal smelters, mercury evasion from the ocean and Great Lakes, and free troposphere transport on receptor measurements. Input data and model parameters specific to atmospheric mercury receptor models are summarized and model strengths and weaknesses are also discussed. One area of improvement that applies to all receptor models is the greater focus on evaluating the accuracy of receptor models at identifying potential speciated atmospheric mercury sources, source locations, and chemical and physical processes in the atmosphere.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».