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Enregistrement W4285394546 · doi:10.3389/fenvs.2022.907467

Radiocarbon (14C) Analysis of Carbonaceous Aerosols: Revisiting the Existing Analytical Techniques for Isolation of Black Carbon

2022· article· en· W4285394546 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Environmental Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceAir quality indexAir pollutionRadiocarbon datingGreenhouse gasClimate changeCarbon blackIsotope analysisWork (physics)PollutionEnvironmental resource managementEnvironmental planningMeteorologyChemistryGeographyEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Air pollution, a complex cocktail of different components, exerts an influence on climate/human; health both locally and away from source regions. The issue of air pollution is often closely linked; to carbonaceous aerosols, the assessment of climate/air quality/health impact of which remains associated with large uncertainties. Black carbon (BC)—a product of incomplete combustion—is a potent climate warming agent and one of the central components to this issue. An accurate; knowledge of BC emitting sources is necessary for devising appropriate mitigation strategies and; policies to reduce the associated climate/environmental burden. The radiocarbon isotope ( 14 C or carbon-14) fingerprinting allows for an unambiguous and quantitative constraining of the BC sources and is therefore a well-popularized method. Here, we review the existing analytical techniques for the isolation of BC from a filter matrix for conducting 14 C-based investigations. This work summarizes the protocols in use, provides an overarching perspective on the state-of- the-art and recommendations for certain aspects of future method development.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,774
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,209 · 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