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Enregistrement W4408663135 · doi:10.1021/acsestair.4c00281

Collecting Airborne Organochlorines on Polyurethane Foam: Comparison of Field Observations with a Breakthrough Model

2025· article· en· W4408663135 sur OpenAlexafffundabout
Terry F. Bidleman, Fiona Wong, Helena Dryfhout-Clark, Hayley Hung, Mats Tysklind

Notice bibliographique

RevueACS ES&T Air · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNorthern Contaminants ProgramCrown-Indigenous Relations and Northern Affairs CanadaSvenska Forskningsrådet FormasGovernment of Canada
Mots-clésPolyurethaneField (mathematics)Environmental scienceMaterials scienceEnvironmental chemistryChemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Polyurethane foam (PUF) is widely used for active air sampling (AAS) of gaseous semivolatile organic compounds (SVOCs). PUF efficiently collects SVOCs with moderate to low volatility, but applications are limited for the more volatile SVOCs due to breakthrough from the PUF trap. The collection efficiency can be predicted by frontal chromatography theory with knowledge of several parameters: the sampled air volume, the breakthrough volume which depends on the PUF/air partition ratio ( K PA ), and the number of theoretical plates ( N ) in the PUF trap. Here we evaluate data from two Canadian air monitoring programs in which front and back PUF traps (P1 and P2) were used to check for breakthrough, as indicated by the back/front ratio (P2/P1) of collected SVOCs. A frontal chromatography model was used to relate collection efficiency of hexachlorobenzene (HCB) and α-hexachlorocyclohexane (α-HCH) to their observed P2/P1 ratios under assumed scenarios of K PA and N, and apparent N -values for the PUF traps were derived. Results were applied to correcting observed air concentrations of HCB for breakthrough loss. The choice of K PA greatly influenced the adjusted air concentrations and their variation with temperature.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,597

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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