Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Extensive industrial operations in the Athabasca Oil Sands Region (AOSR), Alberta, Canada, are a suspected source of water-soluble brown carbon (WS-BrC), a class of light-absorbing organic aerosols capable of altering atmospheric reaction chemistry and planetary albedo. However, the current understanding of WS-BrC throughout the AOSR is limited, and the primary regional sources of these aerosols are unknown. During the summer of 2021, active filter-pack samplers were deployed at five sites throughout the AOSR to collect total suspended particulate for the purpose of evaluating WS-BrC. Ultraviolet – visible spectroscopy and fluorescence excitation-emission matrix (EEM) spectroscopy, complimented by Parallel Factor Analysis (PARAFAC) modelling, were employed for sample characterization. Combined EEM-PARAFAC analysis identified three fluorescent components (fluorophores), including one humic-like (C1) and two protein-like (C2, C3) substances. Sites near oil sands facilities and sample exposures receiving atmospheric transport from local industry (indicated via back-trajectory analysis) displayed increased C1 and C3 fluorescence; moreover, both fluorophores were positively correlated with particulate elements (i.e., vanadium, sulphur) and gaseous pollutants (i.e., nitrogen dioxide, total reduced sulphur) indicative of oil sands emissions. Fluorophore C2 presented high emission intensity at near-field sites and during severe wildfire smoke events, while positive correlations with industry indicator variables suggested C2 was likely reflective of both wildfire-generated and anthropogenic WS-BrC. These results demonstrated that combined EEM-PARAFAC analysis is an accessible and cost-effective tool that can be applied to monitor industrial WS-BrC in the ASOR.
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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 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,194 | 0,147 |
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 ».