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Enregistrement W6950702930 · doi:10.5683/sp3/5cvwgv

Multi-Year Methane and Carbon Dioxide Concentrations from Mobile Surveys in Alberta, Canada (2021–2024): A Greenhouse Gas Emission Dataset

2025· dataset· en· W6950702930 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnemometerGreenhouse gasMethaneGlobal Positioning SystemGas analyzerNatural gasCalibrationTruckLiquefied natural gas

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset contains Greenhouse Gas (GHG) emission mixing ratios collected during mobile surveys conducted by FluxLab between November 5, 2021, and May 20, 2024. Measurements were taken from various regions in Alberta, Canada, using offsite transect techniques from public roads. The dataset includes time series data for downwind offsite transects, featuring methane (CH₄) and carbon dioxide (CO₂) concentrations, wind speed and direction, and geographical locations (WGS84) of the survey vehicle. These measurements span four consecutive years, from 2021 to 2024. This project was funded by the Natural Sciences and Engineering Research Council (NSERC) and various other initiatives, with the aim of providing insights into emission sources, particularly from oil and gas infrastructures in Alberta, Canada. Instrumentation and Methodology • 2021 Campaign: During the 2021 campaign, a truck was equipped with a Picarro G2210i cavity ring-down spectrometer (in concentration mode) to measure CH₄ and CO₂. The gas inlet was mounted on a mast at a height of 2.01 meters above the truck roof. Additional equipment included a digital compass and a high-accuracy GPS unit. • 2022–2024 Campaigns: In subsequent campaigns, the Picarro G2210i was replaced with either a Los Gatos Research UGGA gas analyzer (LGR_UGGA) or a Los Gatos Research -ICOS (MicroLGR_GGA) capable of measuring CH₄ and CO₂ at 1–2 Hz. The mast height was increased to 2.5–2.7 meters and equipped with additional sensors, including a Gill ultrasonic anemometer for wind speed and direction, a digital compass, and a high-accuracy GPS unit. Calibration and Quality Control To maintain accurate positioning, GPS calibration was conducted daily by driving the vehicle in all four cardinal directions—north, south, east, and west. This process helped evaluate GPS precision and make necessary adjustments to ensure reliable positional data. All sensor readings were recorded using a CR1000X Campbell Scientific data logger. To ensure the accuracy of gas measurements, benchmarking gases were used to assess the performance of the analyzers. These evaluations were carried out both in the laboratory, before and after the campaigns, using traceable gases, and daily during the campaigns with compressed air cylinders of known concentrations. Additionally, breath tests were performed at the gas inlet before each survey to identify and correct time delays introduced by the pump, tubing, or analyzer. Sampling Strategy Sampling was conducted by driving slowly (approximately 15–20 km/h) from ambient conditions toward areas with elevated CH₄ concentrations and then returning to ambient conditions to sample the full crosswind section of the plume. Public road access often determined the number and location of the offsite transects. This dataset provides valuable insights into GHG emissions, particularly CH₄ and CO₂, over multiple years, offering a robust resource for understanding emissions from Alberta's oil and gas infrastructure.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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