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Enregistrement W4392584101 · doi:10.5194/egusphere-egu24-6239

Projections of emission, fate and impact of HFO-1234yf in China

2024· preprint· en· W4392584101 sur OpenAlexaboutno aff
Yifei Wang, Lu Liu, Jianbo Zhang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaEconomicsEconomic geographyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrofluoroolefins (HFOs) are being used as substitutes for potent greenhouse gases hydrofluorocarbons (HFCs). However, the use and environmental impacts of HFOs are of great concern due to the rapid degradation of HFOs to produce persistent and phytotoxic trifluoroacetic acid (TFA), one of the per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS). HFO-1234yf is the most widely used HFO and has the greatest formation potential of TFA. Here, we provided a comprehensive projection of HFO-1234yf emission in China during 2025-2060. GEOS-Chem was applied to simulate the atmospheric processes of HFO-1234yf and to characterize the distribution of the degradation product TFA. A water quality model was further adopted to assess the impact of HFO-1234yf emissions on surface terminal water body TFA concentrations in China. Under the Kigali Amendment to the Montreal Protocol, HFO-1234yf emission in China was estimated to increase from 1.5 to 79.0 kt in 2025-2060 with cumulative emission of 1.7 Mt. The annual deposition flux (dry plus wet) of TFA due to HFO-1234yf emission was expected to grow from 0.02 kg/km2/year in 2025 to 0.9 kg/km2/year in 2060, dominated by wet deposition. After continuous emission of HFO-1234yf from 2025 to 2060, the average concentration of TFA in terminal waters in China was projected to increase by 7.4 μg/L. The results of this study can provide scientific support for evaluating the environmental risks of HFOs uses and help in developing HFCs phase-out pathways for addressing climate change.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil0,599

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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