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Enregistrement W4382538807 · doi:10.1021/acs.estlett.3c00271

Unbiased Passive Sampling of All Polychlorinated Biphenyls Congeners from Air

2023· article· en· W4382538807 sur OpenAlexafffund
Yuening Li, Faqiang Zhan, Chubashini Shunthirasingham, Ying Duan Lei, Hayley Hung, Frank Wania

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto ScarboroughEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésSorptionEnvironmental chemistrySampling (signal processing)ChlorineCalibrationSorbentEnvironmental scienceVolatility (finance)Passive samplingSampling biasPersistent organic pollutantChemistryAnalytical Chemistry (journal)AdsorptionPollutantStatisticsSample size determinationComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The desire to quantify the presence of a wide range of polychlorinated biphenyls (PCBs) in air is driven both by an interest in the sources and fate of unintentionally produced congeners and in quantifying human inhalation exposure to volatile PCBs. The wide volatility range can introduce bias when sampling the entire suite of PCBs. Here, we present the result of a field calibration experiment that demonstrates that even the most volatile PCBs maintain linear uptake in a passive air sampler using XAD-resin as the sorbent (XAD-PAS). Empirically derived sampling rates ( SR s) for 66 congeners decrease with the number of chlorines and, within a homologue, increase with the number of chlorines in the ortho-position. The large seasonal temperature range at the site of the calibration allowed for an estimation of the temperature dependence of the SR s. The effects of chlorine substitution and temperature can be expressed quantitatively through a regression relating the SR to the sorption constant to XAD from the gas phase. As a result, it is possible to estimate SR s for all congeners at any deployment temperature. The XAD-PAS is well suited for unbiased sampling of gaseous PCBs in a wide variety of settings.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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