Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Polycyclic aromatic compounds (PACs) continue to demand attention due to their widespread presence and well-established health implications. Given that incomplete combustion is a major contributor to PACs and inhalation constitutes a crucial human exposure pathway, a comprehensive understanding of the concentrations, spatial distributions, and fates of a broad range of PACs in the atmosphere is important. Passive air samplers (PASs) are a commonly utilized technique for PAC sampling and monitoring. In this study, we present the results from two one-year calibration experiments, one starting in summer and the other in winter, using a passive air sampler equipped with XAD resin as the sorbent (XAD-PAS). Throughout both experiments, PACs were consistently sorbed during the initial six-month period. However, the sorbed amounts for many PACs exhibited a decrease after half a year of deployment. Three hypotheses to explain this phenomenon were explored, including the uptake of atmospheric particles, evaporation from the sorbent, and reactions with photooxidants. All had to be rejected based on the obtained data, additional laboratory experiments and model results. Model simulations were further used to (i) confirm that a loss process must be invoked to explain the observed uptake behaviour and (ii) estimate the kinetics of that loss process for different PACs. Sampling rates (SRs) for 28 PACs derived from the linearized uptake curves during the first six months of deployment were comparable to those of other semi-volatile organic compounds obtained during the same calibration experiment, and they also demonstrate a consistent negative correlation with volatility.
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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 | 0,003 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,034 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,115 | 0,099 |
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 ».