MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4405438662 · doi:10.1021/acs.est.4c06090

Dominance of Plastic Emission in the High Arctic Aerosol in Light Spring

2024· article· en· W4405438662 sur OpenAlexaffabout
Jing Chen, Kimitaka Kawamura, Shao‐Meng Li, J. W. Bottenheim, Yiwen Zhang, Xin Huang, Cong‐Qiang Liu, Pingqing Fu

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesMinistry of the Environment, Government of JapanNational Natural Science Foundation of ChinaMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésEnvironmental chemistryArcticHazeEnvironmental scienceAerosolPollutionChemistryOceanographyEcologyGeologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arctic haze has attracted considerable scientific interest for decades. However, limited studies have focused on the molecular composition of atmospheric particulate matter that contributes to Arctic haze. Our study collected atmospheric particles at Alert in the Canadian high Arctic from mid-February to early May 2000. Over 100 organic species were identified in the solvent-extractable fraction by gas chromatography-mass spectrometry, which were grouped by their functional groups. Plasticizer-derived phthalates were the most abundant, followed by polyacids, sugars, sugar alcohols, biogenic SOA tracers, and fossil fuel combustion tracers. During the dark winter, major contributors to Arctic aerosols include plastic emissions, biomass burning, secondary oxidation products, and fossil fuel combustion products. In the light spring, phthalates (58-76% of the identified organics) dominated, followed by microbial and marine sources and secondary oxidation products. By employing a tracer-based method, we discovered that naphthalene and sesquiterpene oxidation products were the major contributors to SOC, and these contributions were much higher in the winter than in the spring. However, monoterpene and isoprene oxidation products peaked in light spring. Our results confirm that organic aerosols in the Arctic atmosphere are dominated by anthropogenic sources, which consist of both long-range-transported particles and combustion-emitted organics, as well as aged anthropogenic secondary organic aerosols. Despite decreasing anthropogenic pollution being replaced by natural emissions, plastic-derived pollution, represented by phthalates, increased significantly in the high Arctic atmosphere after the polar sunrise.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental Science & Technology→Même sujetAtmospheric chemistry and aerosols→Travaux en français237 207→