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Enregistrement W4411370933 · doi:10.1007/s44292-025-00038-6

Investigating the dispersion and transport of carbon monoxide in West Africa with a focus on biomass burning and gas flaring sources

2025· article· en· W4411370933 sur OpenAlex
Ajoke Ruth Onojeghuo, Zoë L. Fleming, Marios Panagi, Heiko Balzter, P. S. Monks

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDiscover Atmosphere · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueOil, Gas, and Environmental Issues
Établissements canadiensAlberta Environment and Protected Areas
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon monoxideBiomass (ecology)Dispersion (optics)Biomass burningEnvironmental scienceFocus (optics)Atmospheric sciencesGeographyChemistryGeologyPhysicsMeteorologyOceanographyOpticsAerosol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents an in-depth analysis of the dispersion and transport of carbon monoxide (CO) in West Africa, with a specific focus on the contributions from biomass burning and gas flaring activities. Utilizing data from the Global Fire Emissions Database (GFED4s) for biomass burning and the Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI) for CO concentrations, the research examines the seasonality of air pollution. Multi-seasonal 5-day trajectories of the NAME atmospheric dispersion model were employed to trace seasonal CO sources and their movement patterns. The findings highlight the dual impact of biomass burning inland and gas flaring offshore, particularly in Angola, on CO levels. Notably, the dispersion modelling process showed that emissions from gas flaring activities affect CO concentrations along the West African coast, especially during periods of lower wind speeds and dispersion rates. The study underscores the necessity of incorporating gas flaring emissions into atmospheric models to accurately simulate air pollution in the region. This comprehensive approach enhances the understanding of CO distribution and its environmental impacts, emphasizing the critical need for improved emission inventories and modeling techniques to address air pollution in West Africa.

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,185 · 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