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Enregistrement W6987699193

Traçage isotopique des sources et processus régissant le budget du soufre dans les aérosols (PM10) urbains : les exemples de Paris et Montréal

2017· other· fr· W6987699193 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2017
Typeother
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueProblem Solving Skills Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSulfate aerosolClaus processHigh speed train
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le soufre (S) est un élément ubiquiste retrouvé sous forme de sulfates dans les aérosols primaires et secondaires. Une fois formé, le sulfate est stable et ne voit pas sa composition isotopique modifiée. Or, les concentrations en S dans les villes ne sont actuellement pas bien modélisées. Nous avons abordé ce problème via l'utilisation des compositions isotopiques du soufre dans les aérosols comme traceurs de sources (δ34S) et des processus physico-chimiques atmosphériques (Δ33S et Δ36S). Des analyses sur les aérosols primaires issus de la combustion ont montré que les sulfates présents étaient d'origine secondaire, formés dans des conditions spécifiques aux chambres de combustion. Des analyses sur les aérosols urbains prélevés en air ambiant et sur les sulfins ont montré que les sulfates peuvent provenir d'aérosols primaires et secondaires via l'oxydation du SO2. Les voies les plus connues (OH, H2O2, O2+TMI) ne permettent cependant pas d'expliquer l'ensemble des valeurs isotopiques. Nous avons ainsi testé l'implication de la voie d'oxydation via NO2, qui au final ne permet pas non plus d'expliquer les fortes anomalies Δ33S jusqu'à 0.5 ‰ enregistrées par les aérosols urbains. D'autres voies d'oxydation, telles que celles impliquant les radicaux de Criegee ou la photochimie des nitrates, restent alors à être explorée. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Multi-isotopie, soufre, aérosols, urbains, voie d'oxydation

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 enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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